Amazon SageMaker Studio が SOCI インデックスをサポートするようになり、コンテナの起動時間を短縮できるようになりました。。

本日、AWS は Amazon SageMaker Studio の SOCI (シークアブルオープンコンテナイニシアチブ) インデックス作成サポートを発表しました。これにより、カスタムイメージを使用する場合のコンテナの起動時間が 30 ～ 50% 短縮されます。Amazon SageMaker Studio は、エンドツーエンドの機械学習開発のための、完全に統合されたブラウザベースの環境です。SageMaker Studio には、TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn などの一般的な ML フレームワーク用のビルド済みのコンテナイメージが用意されており、環境をすばやくセットアップできます。ただし、データサイエンティストが、ライブラリ、依存関係、構成を追加して特定のユースケースに合わせて環境を調整する必要がある場合は、プロジェクト間の一貫性を確保するために、事前設定されたコンポーネントを含むカスタムコンテナイメージを構築して登録できます。ML ワークロードがますます複雑になるにつれて、これらのカスタムコンテナイメージのサイズは大きくなり、起動に数分かかり、迅速な実験と迅速なプロトタイプ作成が不可欠な反復的な ML 開発のボトルネックとなっています。SOCI インデックスは、コンテナイメージの遅延読み込みを可能にし、必要なコンポーネントのみをダウンロードしてアプリケーションを起動し、必要に応じて追加ファイルをオンデマンドで読み込むことで、この課題に対処します。カスタムイメージのダウンロードが完了するまで数分待たなくても、バックグラウンドで環境の初期化が完了するまでの間、ユーザーは数秒で生産的な作業を開始できます。SOCI インデックスを使用するには、Finch CLI、nerdctl、または SOCI CLI 搭載の Docker などのツールを使用してカスタムコンテナイメージの SOCI インデックスを作成し、インデックス化されたイメージを Amazon Elastic Container Registry (ECR) にプッシュし、SageMaker イメージリソースの作成時にイメージインデックス URI を参照します。SOCI のインデックス作成は、Amazon SageMaker Studio が利用できるすべての AWS リージョンで利用できます。SageMaker Studio カスタムイメージに SOCI インデックスを実装する方法の詳細については、Amazon SageMaker 開発者ガイドの「独自の SageMaker イメージを持ち込む」を参照してください。
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