Ankündigung von SOCI-indizierten Images für schnellere SageMaker-KI-Jobs

Amazon Web Services kündigte Seekable OCI (SOCI) Indizierung für Amazon SageMaker AI Training und Amazon SageMaker AI Processing Jobs[1] an, wie in einem Beitrag auf dem Blog des Unternehmens angegeben. AWS schrieb, dass "der Container-Image-Download reiner Overhead ist: abrechenbare Job-Zeit, die keinen Modellfortschritt erzeugt."[1] Das Unternehmen fügte hinzu, dass Deep-Learning-Images routinemäßig 10 GB oder mehr überschreiten[1]. Nach Angaben von AWS lädt die Funktion nur die Dateien herunter, die zum Starten des Containers erforderlich sind, und streamt den Rest im Hintergrund, während Ihr Code ausgeführt wird[1]. Das Unternehmen sagte, dass Benutzer es aktivieren können, indem sie auf einen vor-indizierten AWS Deep Learning Container (DLC) verweisen oder einen Index zu ihrem eigenen Image hinzufügen[1]. AWS testete acht Images, 1,8–35,4 GB komprimiert[1], und behauptete, dass die indizierten Images keine Auswirkungen auf die Trainingsleistung[1] hatten. Das Unternehmen sagte, dass Jobs bei Bedarf immer auf einen Standard-Download zurückgreifen[1], daher stoppt das Hinzufügen eines Index einen Job niemals. AWS sagte auch, dass bestehende Job-Definitionen, API-Aufrufe und Datenpipelines genau gleich bleiben[1]. AWS warnte, dass SOCI-indizierte Images auf einer containerd-basierten Laufzeit ausgeführt werden[1] und riet Benutzern, ihre Skripte auf Code zu überprüfen, der von Docker abhängig ist. Nach Angaben von AWS ist die Funktion in allen AWS-Regionen verfügbar[1]. Im Dezember 2025 kündigte AWS die gleiche Indizierung für SageMaker Studio an und sagte, dass sie die Container-Startzeiten um 30-50% bei Verwendung von benutzerdefinierten Images verkürzt[2].