Sie haben ein scikit-learn-Modell für logistische Regression lokal trainiert und möchten es nun auf Amazon SageMaker nur für Inferenz bereitstellen. Welche Schritte sind erforderlich, damit SageMaker das lokal trainierte Modell hosten kann?

Um ein lokal trainiertes scikit-learn-Modell auf SageMaker für die Inferenz bereitzustellen, müssen Sie ein Docker-Image erstellen, das den Inferenzcode (z.B. für Vorhersagen) und die Modellabhängigkeiten enthält. Dieses Image muss dann mit dem ECR-Registrierungs-Hostnamen getaggt und zu Amazon ECR gepusht werden. SageMaker verwendet ECR, um auf Container-Images für die Modellbereitstellung zuzugreifen. Die Option, das Image zu Amazon S3 hochzuladen, ist falsch, da S3 für Objektspeicherung und nicht für Container-Images gedacht ist. Das Hochladen zu Docker Hub ist ebenfalls falsch, da SageMaker primär mit Amazon ECR integriert ist. Die Konfiguration von Docker Hub-Anmeldeinformationen ist nicht der Standardweg für die Integration mit SageMaker. Das Serialisieren und Komprimieren des Modells ist zwar notwendig, aber ohne ein korrektes Docker-Image in ECR kann SageMaker es nicht hosten.