Amazon SageMaker の推論パイプラインで、独自コンテナを組み合わせる方法 - Qiita

概要 Amazon SageMaker で、独自コンテナを含む 推論パイプラインエンドポイントを構築する 方法について書きます SageMaker で提供されるコンテナで所望の前処理が実現できず、独自コンテナによる前処理をしたい場合、カスタム前処理コンテナはどのようにつくるか、どのように組み込むか 調べた際のメモです 組み込みアルゴリズムと推論パイプライン Amazon SageMaker では組み込みアルゴリズムが提供されており、解きたい問題にフィットするものがあれば、MLアルゴリズムに関するコードを書かずに手軽にMLモデルを作れるようになっています 組み込みアルゴリズムに引き渡す入力形式はアルゴリズムごとに決まっており、基本的には、保有するデータを整形する前処理が必要です こうした 前処理は学習／推論で同じ処理なため、共通化されていることが望ましい ということで、SageMaker で