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推出 Amazon SageMaker Studio 的 SOCI 索引：AI/ML 工作负载的容器启动时间更快
今天，我们很高兴向您介绍 SageMaker Studio 的一项新功能：SOCI（Seekable Open Container Initiative）索引。 SOCI 支持容器镜像的延迟加载，即最初只下载镜像的必要部分，而不是整个容器。
来源:亚马逊云科技 _机器学习今天，我们很高兴推出 SageMaker Studio 的一项新功能：SOCI（Seekable Open Container Initiative）索引。 SOCI 支持容器镜像的延迟加载，即最初只下载镜像的必要部分，而不是整个容器。
SageMaker Studio 充当用于端到端机器学习 (ML) 开发的 Web 集成开发环境 (IDE)，因此用户可以为完整的 ML 工作流程构建、训练、部署和管理传统 ML 模型和基础模型 (FM)。
每个 SageMaker Studio 应用程序都在一个容器内运行，该容器打包所需的库、框架和依赖项，以实现跨工作负载和用户会话的一致执行。这种容器化架构使 SageMaker Studio 能够支持各种 ML 框架，例如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 等，同时保持强大的环境隔离。尽管 SageMaker Studio 为最常见的 ML 环境提供了容器，但数据科学家可能需要通过添加或删除包、配置自定义环境变量或安装专门的依赖项来针对特定用例定制这些环境。 SageMaker Studio 通过生命周期配置 (LCC) 支持这种自定义，允许用户在 Studio IDE 空间启动时运行 bash 脚本。然而，使用 LCC 重复定制环境可能会变得耗时且难以大规模维护。为了解决这个问题，SageMaker Studio 支持使用预配置的库和框架构建和注册自定义容器映像。这些可重复使用的自定义映像减少了设置摩擦并提高了项目间一致性的可重复性，因此数据科学家可以专注于模型开发而不是环境管理。
先决条件
要在 SageMaker Studio 中使用 SOCI 索引，您需要：