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# SageMaker Operatori di intelligenza artificiale per Kubernetes
SageMaker Gli operatori di intelligenza artificiale per Kubernetes semplificano agli sviluppatori e ai data scientist l'utilizzo di Kubernetes per addestrare, ottimizzare e implementare modelli di machine learning (ML) nell'intelligenza artificiale. SageMaker Puoi installare questi operatori SageMaker AI sul tuo cluster Kubernetes in Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS SageMaker ) per creare lavori di intelligenza artificiale in modo nativo utilizzando l'API Kubernetes e strumenti Kubernetes a riga di comando come. `kubectl` Questa guida mostra come configurare e utilizzare gli operatori per eseguire l'addestramento dei modelli, l'ottimizzazione degli iperparametri o l'inferenza (in tempo reale e in batch) sull'intelligenza artificiale da un cluster Kubernetes. SageMaker Le procedure e le linee guida in questo capitolo presuppongono che l'utente abbia familiarità con Kubernetes e i suoi comandi di base.
**Importante**
[Stiamo interrompendo lo sviluppo e il supporto tecnico della versione originale di Operators for Kubernetes. SageMaker ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master)
Se attualmente utilizzi una versione `v1.2.2` o precedente di [ SageMaker Operators for Kubernetes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master), ti consigliamo di migrare le tue risorse al [controller di servizio ACK](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller) per Amazon. SageMaker [Il controller di servizio ACK è una nuova generazione di SageMaker Operators for Kubernetes basata su AWS Controllers for Kubernetes (ACK).](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/)
Per informazioni sulle fasi di migrazione, consulta [Migrazione di risorse verso gli operatori più recenti](kubernetes-sagemaker-operators-migrate.md).
Per le risposte alle domande frequenti sulla fine del supporto della versione originale di Operators for Kubernetes, consulta SageMaker [Annuncio della fine del supporto della versione originale di SageMaker AI Operators for Kubernetes](kubernetes-sagemaker-operators-eos-announcement.md)
**Nota**
L'utilizzo di questi operatori non comporta costi aggiuntivi. Tutte le risorse di SageMaker intelligenza artificiale utilizzate tramite questi operatori comportano costi aggiuntivi.
## Che cos'è un operatore?
Un operatore Kubernetes è un controller di applicazioni che gestisce le applicazioni per conto di un utente Kubernetes. I controller del piano di controllo comprendono vari loop di controllo che ascoltano un Central State Manager (ETCD) per regolare lo stato dell'applicazione che controllano. Esempi di tali applicazioni includono e. [Cloud-controller-manager](https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/cloud-controller/)`[kube-controller-manager](https://kubernetes.io/docs/reference/command-line-tools-reference/kube-controller-manager/)` Gli operatori in genere forniscono un'astrazione di livello superiore rispetto all'API Kubernetes raw, semplificando la distribuzione e la gestione delle applicazioni da parte degli utenti. Per aggiungere nuove funzionalità a Kubernetes, gli sviluppatori possono estendere l'API Kubernetes creando una **risorsa personalizzata** che contenga la logica e i componenti specifici dell'applicazione o del dominio. Gli operatori di Kubernetes consentono agli utenti di richiamare in modo nativo queste risorse personalizzate e automatizzare i flussi di lavoro associati.
### Come funziona AWS I controller per Kubernetes (ACK) funzionano?
Gli operatori SageMaker AI per Kubernetes ti consentono di gestire i lavori nell'IA dal tuo cluster Kubernetes. SageMaker L'ultima versione di SageMaker AI Operators for Kubernetes è basata su Controllers for Kubernetes (ACK). AWS ACK include un runtime comune per i controller, un generatore di codice e un set di controller AWS specifici per il servizio, uno dei quali è il controller AI. SageMaker
Lo schema seguente illustra come funziona ACK.
In questo diagramma, un utente Kubernetes desidera eseguire la formazione dei modelli sull' SageMaker intelligenza artificiale dall'interno del cluster Kubernetes utilizzando l'API Kubernetes. L'utente effettua una chiamata a`kubectl apply`, passando un file che descrive una risorsa personalizzata Kubernetes che descrive il processo di formazione. SageMaker `kubectl apply`*passa questo file, chiamato manifesto, al server API Kubernetes in esecuzione nel nodo controller Kubernetes (Fase 1 nel diagramma del flusso di lavoro).* *Il server API Kubernetes riceve il manifesto con le specifiche del lavoro di SageMaker formazione e determina se l'utente dispone delle autorizzazioni per creare un tipo di risorsa personalizzata e se la risorsa personalizzata è formattata correttamente (`sageMaker.services.k8s.aws/TrainingJob`Fase 2).* Se l'utente è autorizzato e la risorsa personalizzata è valida, il server API Kubernetes scrive (fase *3*) la risorsa personalizzata nel suo datastore etcd e quindi risponde (fase *4*) all'utente informandolo che la risorsa personalizzata è stata creata. Il controller SageMaker AI, che è in esecuzione su un nodo di lavoro Kubernetes nel contesto di un normale Kubernetes Pod, riceve una notifica (Fase *5*) che è stata creata una nuova risorsa personalizzata di tipo. `sageMaker.services.k8s.aws/TrainingJob` Il controller SageMaker AI comunica quindi (Fase *6*) con l' SageMaker API, chiamando l'`CreateTrainingJob`API SageMaker AI per creare il processo di formazione in. AWS Dopo aver comunicato con l' SageMaker API, il controller SageMaker AI chiama il server dell'API Kubernetes per aggiornare (Fase *7*) lo stato della risorsa personalizzata con le informazioni ricevute dall'IA. SageMaker Il controller SageMaker AI fornisce quindi agli sviluppatori le stesse informazioni che avrebbero ricevuto utilizzando l'SDK. AWS
### Panoramica delle autorizzazioni
Gli operatori accedono alle risorse di SageMaker intelligenza artificiale per tuo conto. Il ruolo IAM che l'operatore assume per interagire con AWS le risorse è diverso dalle credenziali utilizzate per accedere al cluster Kubernetes. Il ruolo è inoltre diverso da quello che AWS assume quando si eseguono i processi di machine learning.
La seguente immagine spiega i vari livelli di autenticazione.
