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# Usa uno stimatore di SageMaker intelligenza artificiale per eseguire un lavoro di formazione
<a name="docker-containers-adapt-your-own-private-registry-estimator"></a>

Puoi anche usare uno [stimatore](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html) dell'SDK SageMaker Python per gestire la configurazione e l'esecuzione del tuo processo di SageMaker formazione. Gli esempi di codice seguenti mostrano come configurare ed eseguire uno strumento di valutazione utilizzando immagini da un registro Docker privato.

1. Importa le librerie e le dipendenze richieste, come mostrato nell'esempio di codice seguente.

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

1. Fornisci un URI (Uniform Resource Identifier) all'immagine di addestramento, ai gruppi di sicurezza e alle sottoreti per la configurazione VPC per il processo di addestramento, come mostrato nel seguente esempio di codice.

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

   Per ulteriori informazioni su `security_group_ids` e`subnets`, consultate la descrizione dei parametri appropriata nella sezione [Estimators](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html) di SageMaker Python SDK.
**Nota**  
SageMaker L'intelligenza artificiale utilizza una connessione di rete all'interno del tuo VPC per accedere alle immagini nel tuo registro Docker. Per utilizzare le immagini del registro Docker per l’addestramento, il registro deve essere accessibile da un Amazon VPC del proprio account.

1. Facoltativamente, se il registro Docker richiede l'autenticazione, devi anche specificare l'Amazon Resource Name (ARN) di una AWS Lambda funzione che fornisce le credenziali di accesso all'IA. SageMaker Il seguente esempio di codice mostra come specificare l’ARN. 

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

   Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di immagini in un registro Docker che richiede l'autenticazione, consulta **Use a Docker registry that requires authentication for training** di seguito.

1. Usa gli esempi di codice delle fasi precedenti per configurare uno strumento di valutazione, come mostrato nel seguente esempio di codice.

   ```
   # 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. Avvia il processo di addestramento chiamando `estimator.fit` con il nome del processo e il percorso di input come parametri, come illustrato nel seguente esempio di codice.

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