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# Docker 登錄檔路徑和範例程式碼
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下列主題列出每個 Amazon SageMaker AI 提供的演算法和深度學習容器 (DLC) 的 Docker 登錄檔路徑和其他參數。想瞭解更多資訊，請參閱 [使用預建 SageMaker Docker 映像檔](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/docker-containers-prebuilt.html)。

使用路徑如下：
+ 若要建立訓練任務 ([建立\_訓練\_任務](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_training_job))，請指定 Docker Registry 路徑 (`TrainingImage`) 和訓練影像的訓練輸入模式 (`TrainingInputMode`)。您會建立使用特定資料集來訓練模型的訓練工作。
+ 若要建立模型([建立\_模式](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_model))，請指定推論影像 (`PrimaryContainer Image`) 的 Docker Registry 路徑(`Image`)。SageMaker AI 會根據端點組態來啟動機器學習運算執行個體並部署模型，包括成品 (模型訓練的成果)。
+ 若要建立模型監控，請選取 AWS 區域，然後選取**模型監控 （演算法）**。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon SageMaker AI Model Monitor 預建置容器](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-pre-built-container.html)。

**注意**  
預先建置的容器影像由 SageMaker AI 擁有，且在部分情況下包含專屬程式碼。訓練和處理任務、批次轉換和即時推論等功能會使用服務擁有的登入資料，在受管的 SageMaker AI 執行個體上提取和執行映像。由於未使用客戶登入資料，任何拒絕 AWS Amazon ECR 許可的 IAM 政策 （包括服務控制政策和資源控制政策） 都不會阻止使用預先建置的映像。

**注意**  
針對登記路徑，請使用 `:1` 版本標籤，以確保您所使用的是穩定版本的演算法/DLC。您也可以使用含有 `:1` 標籤的影像，將訓練好的模型放心託管到含有 `:1` 標籤的推論影像上。在註冊路徑中使用 `:latest` 標籤，即會提供演算法/DLC 最新的版本，但可能會引起與後端的相容性問題。請避免將 `:latest` 標籤用於生產目的。

**重要**  
擷取 SageMaker AI XGBoost 影像 URI 時，請勿使用 `:latest` 或 `:1` 作為影像 URI 標記。您必須指定其中一個[支援的版本](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html#xgboost-supported-versions)，才能選擇由 SageMaker AI 管理的 XGBoost 容器，其中包含您要使用的原生 XGBoost 套件版本。若要尋找移轉至 SageMaker AI XGBoost 容器的套件版本，請選擇您的 AWS 區域 ，然後導覽至 **XGBoost (演算法)** 區段。

若要尋找登錄檔路徑，請選擇 AWS 區域，然後選擇演算法或 DLC。

**Topics**
+ [美國東部 (維吉尼亞北部)](ecr-us-east-1.md)
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