개발자가 사용자 지정 알고리즘을 Docker 이미지로 패키징하여 Amazon SageMaker로 가져오려고 합니다. SageMaker가 훈련 작업을 올바르게 시작할 수 있도록 컨테이너를 어떻게 준비해야 할까요?

Amazon SageMaker는 사용자 지정 알고리즘을 실행할 때 컨테이너의 ENTRYPOINT를 호출합니다. 훈련 프로그램의 이름을 train으로 지정하고 이를 컨테이너의 ENTRYPOINT로 설정하면 SageMaker가 훈련 작업을 시작할 때 이 프로그램을 자동으로 실행합니다. bashprofile을 편집하는 것은 컨테이너가 시작될 때마다 실행되도록 보장하지 않으며 SageMaker의 컨테이너 실행 방식과 일치하지 않습니다. Dockerfile CMD 지시문은 ENTRYPOINT가 정의되지 않았을 때 기본 명령을 제공하지만, SageMaker는 ENTRYPOINT를 통해 훈련 프로그램을 명시적으로 호출하는 것을 선호합니다. 훈련 프로그램을 /opt/ml/train 디렉터리에 복사하는 것은 SageMaker의 파일 시스템 구조에 대한 규칙이지만, 이것만으로는 훈련 프로그램이 자동으로 실행되도록 보장하지 않습니다. 실행을 위해서는 ENTRYPOINT 설정이 필수적입니다.