Un desarrollador quiere llevar un algoritmo personalizado a Amazon SageMaker empaquetándolo en una imagen de Docker. ¿Cómo se debe preparar el contenedor para que SageMaker pueda iniciar el trabajo de entrenamiento correctamente?

SageMaker espera que el script de entrenamiento se ejecute cuando se inicia el contenedor. Al establecer el programa de entrenamiento como un ENTRYPOINT llamado train, SageMaker puede invocarlo directamente. La opción de CMD es incorrecta porque CMD puede ser sobrescrito por los comandos de SageMaker, lo que impediría la ejecución del entrenamiento. Editar bashprofile es una solución menos robusta y no es el método estándar que SageMaker espera. Copiar el programa a /opt/ml/train es necesario para que SageMaker lo encuentre, pero no especifica cómo se ejecutará el programa.