Vous avez implémenté un algorithme d'entraînement personnalisé à l'intérieur d'un conteneur Docker qu'Amazon SageMaker utilisera. Comment devez-vous empaqueter le conteneur pour que SageMaker puisse démarrer l'entraînement correctement ?

Pour qu'Amazon SageMaker puisse exécuter votre algorithme d'entraînement personnalisé, le conteneur Docker doit être configuré pour démarrer le processus d'entraînement automatiquement. Définir l'instruction ENTRYPOINT dans le Dockerfile pour exécuter le programme d'entraînement est la méthode correcte. SageMaker s'attend à ce que le conteneur soit prêt à démarrer l'entraînement dès son lancement. Ajouter un argument de serveur à l'instruction ENTRYPOINT est incorrect car SageMaker n'agit pas comme un client interrogeant un serveur d'entraînement. Inclure le chemin des données d'entraînement dans la commande docker build est faux car les données d'entraînement sont montées dynamiquement par SageMaker au moment de l'exécution, et non intégrées à l'image. Utiliser une instruction COPY pour placer le programme sous /opt/ml/train est une étape nécessaire pour que le script soit dans le conteneur, mais cela ne configure pas l'exécution automatique du programme.