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# Verwenden Sie einen SageMaker KI-Schätzer, um einen Trainingsjob auszuführen
<a name="docker-containers-adapt-your-own-private-registry-estimator"></a>

Sie können auch einen [Schätzer](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html) aus dem SageMaker Python-SDK verwenden, um die Konfiguration und Ausführung Ihres SageMaker Trainingsjobs zu übernehmen. In den folgenden Codebeispielen wird gezeigt, wie ein Schätzer mithilfe von Images aus einer privaten Docker-Registry konfiguriert und ausführt wird.

1. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken und Abhängigkeiten wie im folgenden Codebeispiel:

   ```
   import boto3
   import sagemaker
   from sagemaker.estimator import Estimator
   
   session = sagemaker.Session()
   
   role = sagemaker.get_execution_role()
   ```

1. Geben Sie einen Uniform Resource Identifier (URI) für Ihr Trainings-Image, Ihre Sicherheitsgruppen und Subnetze für die VPC-Konfiguration für Ihren Trainingsauftrag ein, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt.

   ```
   image_uri = "myteam.myorg.com/docker-local/my-training-image:<IMAGE-TAG>"
   
   security_groups = ["sg-0123456789abcdef0"]
   subnets = ["subnet-0123456789abcdef0", "subnet-0123456789abcdef0"]
   ```

   Weitere Informationen zu `security_group_ids` und `subnets` finden Sie in der entsprechenden Parameterbeschreibung im Abschnitt [Estimators](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html) des SageMaker Python-SDK.
**Anmerkung**  
SageMaker KI verwendet eine Netzwerkverbindung innerhalb Ihrer VPC, um auf Images in Ihrer Docker-Registry zuzugreifen. Um die Images in Ihrer Docker-Registry für Training zu verwenden, muss das Verzeichnis von einer Amazon-VPC in Ihrem Konto aus zugänglich sein.

1. Wenn Ihre Docker-Registry eine Authentifizierung erfordert, müssen Sie optional auch den Amazon-Ressourcennamen (ARN) einer AWS Lambda Funktion angeben, die Zugangsdaten für SageMaker KI bereitstellt. Das folgende Codebeispiel zeigt, wie der ARN anzugeben ist. 

   ```
   training_repository_credentials_provider_arn = "arn:aws:lambda:us-west-2:1234567890:function:test"
   ```

   Weitere Informationen zur Verwendung von Images in einer Docker-Registry, für die eine Authentifizierung erforderlich ist, finden Sie weiter unten unter **Verwenden einer Docker-Registry, für die eine Authentifizierung erforderlich ist**.

1. Verwenden Sie die Codebeispiele aus den vorherigen Schritten, um einen Schätzer zu konfigurieren, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt.

   ```
   # The training repository access mode must be 'Vpc' for private docker registry jobs 
   training_repository_access_mode = "Vpc"
   
   # Specify the instance type, instance count you want to use
   instance_type="ml.m5.xlarge"
   instance_count=1
   
   # Specify the maximum number of seconds that a model training job can run
   max_run_time = 1800
   
   # Specify the output path for the model artifacts
   output_path = "s3://your-output-bucket/your-output-path"
   
   estimator = Estimator(
       image_uri=image_uri,
       role=role,
       subnets=subnets,
       security_group_ids=security_groups,
       training_repository_access_mode=training_repository_access_mode,
       training_repository_credentials_provider_arn=training_repository_credentials_provider_arn,  # remove this line if auth is not needed
       instance_type=instance_type,
       instance_count=instance_count,
       output_path=output_path,
       max_run=max_run_time
   )
   ```

1. Starten Sie Ihren Trainingsauftrag, indem Sie `estimator.fit` mit Ihrem Auftragsnamen und Eingabepfad als Parameter aufrufen, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt.

   ```
   input_path = "s3://your-input-bucket/your-input-path"
   job_name = "your-job-name"
   
   estimator.fit(
       inputs=input_path,
       job_name=job_name
   )
   ```