Amazon SageMaker Studio 现在支持 Seekable OCI（SOCI）索引，可为容器启动提速
今天，我们宣布 Amazon SageMaker Studio 支持可寻址开放容器计划（SOCI）索引功能，使用自定义映像时，容器启动时间可缩短 30% 至 50%。Amazon SageMaker Studio 是一款全集成的浏览器端开发环境，用于端到端的机器学习开发。SageMaker Studio 为 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等热门机器学习框架提供预置容器映像，有助于快速设置环境。但是，当数据科学家需要使用额外的库、依赖项或配置为特定使用案例定制环境时，可以使用预配置的组件构建和注册自定义容器映像，以确保不同项目之间的一致性。随着机器学习工作负载日益复杂，这些自定义容器映像也越来越大，导致启动时间可能长达几分钟，这就成为了机器学习迭代开发中的一个瓶颈，在机器学习迭代开发中，快速实验和原型设计至关重要。
SOCI 索引功能通过容器映像懒加载机制解决了这一难题，即启动应用程序时，仅下载运行所需的核心组件，其余文件则在需要时再按需加载。借助该功能，用户无需等待自定义映像完整下载（需耗时几分钟），在几秒钟内即可开始高效工作，环境初始化则在后台完成。要使用 SOCI 索引功能，请先通过 Finch CLI、nerdctl 或集成 SOCI CLI 的 Docker 等工具，为自定义容器映像创建 SOCI 索引，然后将生成索引的映像推送至 Amazon Elastic Container Registry（ECR），并在创建 SageMaker 映像资源时引用该映像的 URI。
SOCI 索引功能现已在由光环新网运营的亚马逊云科技中国（北京）区域和由西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域推出。要详细了解如何为 SageMaker Studio 自定义映像实施 SOCI 索引功能，请参阅《Amazon SageMaker 开发人员指南》中的“自带 SageMaker 映像”。