Marcos y lenguajes de machine learning

Amazon SageMaker AI proporciona soporte nativo para lenguajes de programación y marcos de aprendizaje automático populares, lo que permite a los desarrolladores y científicos de datos aprovechar sus herramientas y tecnologías preferidas. Esta sección ofrece referencias para trabajar con Python y R, así como sus respectivos kits de desarrollo de software (SDKs) dentro de la SageMaker IA. Además, cubre una amplia gama de marcos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, incluidos Apache MXNet, PyTorch, TensorFlow.

Puedes usar Python y R de forma nativa en los núcleos de Amazon SageMaker Notebook. También hay kernels que admiten marcos específicos. Una forma muy popular de empezar con la SageMaker IA es utilizar el SDK de Amazon SageMaker Python. Proporciona Python de código abierto APIs y contenedores que facilitan el entrenamiento y la implementación de modelos en SageMaker IA, así como ejemplos para su uso con varios marcos diferentes de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Para obtener información sobre el uso de marcos específicos o cómo usar R en la SageMaker IA, consulte los siguientes temas.

Idiomas SDKs y guías de usuario:

• SDK de Amazon SageMaker Python

• R

• referencia de la API

Guías de marcos de aprendizaje profundo y machine learning:

• Apache MXNet

• Apache Spark

• Chainer

• Hugging Face

• PyTorch

• Scikit-learn

• SparkML Serving

• TensorFlow

• Servidor de inferencia Triton