Ressourcen für die Verwendung von Apache MXNet mit Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker KI
Was möchten Sie tun?

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Ressourcen für die Verwendung von Apache MXNet mit Amazon SageMaker AI

Die Amazon SageMaker Python MXNet SDK-Schätzer und -Modelle sowie der SageMaker MXNet KI-Open-Source-Container erleichtern das Schreiben eines MXNet Skripts und dessen Ausführung in SageMaker KI. Der folgende Abschnitt enthält Referenzmaterial, anhand dessen Sie lernen können, wie Sie mithilfe von SageMaker KI mithilfe von benutzerdefiniertem MXNet Code ein Modell trainieren und bereitstellen können.

Was möchten Sie tun?

Ich möchte ein benutzerdefiniertes MXNet Modell in SageMaker KI trainieren.

Die Dokumentation finden Sie unter Ein Modell trainieren mit MXNet.

Ich habe ein MXNet Modell, das ich in SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem gehosteten Endpunkt bereitstellen.

Weitere Informationen finden Sie unter MXNet Modelle bereitstellen.

Ich habe ein MXNet Modell, das ich außerhalb von SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem SageMaker KI-Endpunkt einsetzen

Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen von Endpunkten aus Modelldaten.

Ich möchte die API-Dokumentation für Amazon SageMaker Python MXNet SDK-Klassen sehen.

Weitere Informationen finden Sie unter MXNet Klassen.

Ich möchte das SageMaker MXNet AI-Container-Repository finden.

Weitere Informationen finden Sie unter SageMaker AI MXNet Container GitHub Repository.

Ich möchte Informationen zu MXNet Versionen finden, die von AWS Deep Learning Containers unterstützt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Deep-Learning-Container-Images.

Allgemeine Informationen zum Schreiben von Trainingsskripten für den MXNet Skriptmodus und zur Verwendung von Schätzern und Modellen für den MXNet Skriptmodus mit SageMaker KI finden Sie unter Verwenden MXNet mit dem SageMaker Python-SDK.