在SageMaker的笔记本电脑和SageMaker的容器中训练、测试和部署机器学习算法的关键区别是什么?
我不完全理解这两种选择的不同用例，当使用其中一种比另一种更合适的时候。乍一看，使用Docker容器构建整个ML项目似乎比在Jupyter笔记本上构建相同的项目更复杂，因此Docker解决方案对我来说不是很明显。
您不需要在使用SageMaker Notebook或"SageMaker container"之间进行选择，它们不是替代服务。SageMaker Notebook是一个托管的Jupyter Notebook，运行在EC2实例上，其中容器只是实际发生训练/推理的媒介。在您引用的上下文中不存在SageMaker容器。
我相信你可能会混淆预构建SageMaker图像与BYOC功能。前者是现有映像的集合，后者允许您调整已经创建的现有Docker映像以在SageMaker中工作。