Amazon web services 什么'；常规和ml AWS EC2实例之间的区别是什么？

我正在尝试使用免费的分层帐户。根据，我可以使用50小时的m4.xlarge和m5.xlarge实例在免费层进行培训。（我安全地在两个月的限制内。）但是当我尝试使用m5.xlarge使用XGBoost容器训练算法时，我得到了代码下面显示的错误

ml类型实例和非ml类型实例是相同的，只是有一个花哨的前缀，用于Sagemaker，还是完全不同？甚至没有列出ml实例

sess = sagemaker.Session()

xgb = sagemaker.estimator.Estimator(container,
                                    role, 
                                    instance_count=1, 
                                    instance_type='m5.xlarge',
                                    output_path=output_location,
                                    sagemaker_session=sess)

ClientError:调用时发生错误（ValidationException） CreateTrainingJob操作：1检测到验证错误：值 “resourceConfig.instanceType”处的“m5.xlarge”未能满足以下条件 约束：成员必须满足枚举值集：[ml.p2.xlarge， ml.m5.4XL、ml.m4.16xlarge、ml.p4d.24xlarge、ml.c5n.xlarge、， ml.p3.16xlarge，ml.m5.large，ml.p2.16xlarge，ml.c4.2xlarge， ml.c5.2xlarge，ml.c4.4xlarge，ml.c5.4xlarge，ml.c5n.18xlarge， ml.g4dn.xlarge，ml.g4dn.12xlarge，ml.c4.8xlagle，ml.g4dn.2xagle， ml.c5.9xlarge，ml.g4dn.4xlagle，ml.c5.xlarge，ml.g4dn.16xlarge， ml.c4.xlarge、ml.g4dn.8xlagle、ml.c5n.2xagle、ml.c5n.4xlagle、， ml.c5.18xlarge，ml.p3dn.24xlarge，ml.p3.2xlarge，ml.m5.xlarge， ml.m4.10xlarge，ml.c5n.9xlarge，ml.m5.12xlarge，ml.m4.xlarge， ml.m5.24xlarge、ml.m4.2xlarge、ml.p2.8xlarge、ml.m5.2xlarge、， ml.p3.8XL，ml.m4.4XL]

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带有

ml

前缀的实例是专门用于Sagemaker的实例类

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除了在Sagemaker服务中使用外，该实例还将运行一个包含所有必要库和包（如Jupyter）的AMI。

带有ml前缀的AWS EC2实例是在AWS Sagemaker中使用的特定EC2实例类，为什么免费层提供不适用于Sagemaker的非ml实例？Sagemaker包括其自己的免费层和

ml.t3.medium

。这也是当前支持的最小实例大小。原因很简单，就是运行

ml

实例所需包的最低要求。如果我没有弄错的话，那是运行笔记本实例，而不是使用基于算法的容器进行培训。（请参考我在专栏文章中发布的链接）还有其他软件包，比如Docker，它通过AWS拥有的容器运行培训。加上Sagemaker服务用于通信和管理您的实例的编排软件：）是的，培训的免费层是

ml.m5.xlarge

。我的问题是，如果Sagemaker专门用于ml实例，那么这意味着什么

培训50小时的m4.xlarge或m5.xlarge实例

（如果你还猜不到，我尽量不花任何钱做这个实验。：-）