Verwenden von PyTorch mit Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

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Verwenden von PyTorch mit Amazon SageMaker

Sie können Amazon SageMaker verwenden, um ein Modell mit benutzerdefiniertem PyTorch-Code zu schulen und bereitzustellen. Die -Python-SDK-PyTorch-Schätzfunktionen und -Modelle und der -Open-Source-PyTorch-Container vereinfachen das Schreiben eines PyTorch-Skripts und das Ausführen dieses Skripts in SageMaker.

Was möchten Sie tun?

Ich möchte ein benutzerdefiniertes PyTorch-Modell in SageMaker schulen.

Ein Beispiel für ein Jupyter-Notebook finden Sie imPyTorch Beispiel-Notebookim Amazon SageMaker Examples GitHub Repository.

Die Dokumentation finden Sie unter Train a Model with PyTorch.

Ich habe ein PyTorch-Modell, das ich in SageMaker geschult habe, und ich möchte es für einen gehosteten Endpunkt bereitstellen.

Weitere Informationen finden Sie unterDeploy PyTorch-Modelleaus.

Ich habe ein PyTorch-Modell, das ich außerhalb von SageMaker geschult habe, und ich möchte es für einen SageMaker-Endpunkt bereitstellen.

Weitere Informationen finden Sie unterDeploy Endpoints from Model Dataaus.

Ich benötige die API-Dokumentation fürAmazon SageMaker Python SDKPyTorch Classes.

Weitere Informationen finden Sie unterPyTorch Classesaus.

Ich möchte das SageMaker PyTorch-Container-Repository finden.

Weitere Informationen finden Sie unterSageMaker PyTorch Container GitHub Repositoryaus.

Ich benötige Informationen über PyTorch-Versionen, die vonAWSDeep Learning Containers

Weitere Informationen finden Sie unterVerfügbare Deep Learning Containeraus.

Allgemeine Informationen zum Schreiben von PyTorch-Schulungsskripten und zur Verwendung von PyTorch-Schätzfunktionen und -Modellen mit SageMaker finden Sie unterUsing PyTorch with the SageMaker Python SDKaus.