Un développeur souhaite intégrer un algorithme personnalisé à Amazon SageMaker en l'empaquetant dans une image Docker. Comment le conteneur doit-il être préparé pour que SageMaker puisse démarrer correctement la tâche d'entraînement ?

Pour qu'Amazon SageMaker puisse exécuter correctement une tâche d'entraînement avec un algorithme personnalisé dans un conteneur Docker, le conteneur doit exposer un point d'entrée (ENTRYPOINT) spécifique. SageMaker s'attend à ce que le script d'entraînement soit exécuté lorsque le conteneur démarre. La meilleure pratique consiste à définir un ENTRYPOINT dans le Dockerfile qui pointe vers le script d'entraînement. L'option de modifier le bashprofile n'est pas une méthode standard ou fiable pour démarrer un processus dans un conteneur Docker géré par une plateforme. Utiliser la directive CMD est possible, mais ENTRYPOINT est préférable car il définit la commande principale du conteneur, qui est ensuite exécutée par SageMaker. Copier le programme d'entraînement dans /opt/ml/train est nécessaire pour que SageMaker puisse le trouver, mais cela ne définit pas comment le programme doit être exécuté.