Frameworks et langages de machine learning

Amazon SageMaker AI fournit un support natif pour les langages de programmation et les frameworks d'apprentissage automatique les plus courants, permettant aux développeurs et aux data scientists de tirer parti de leurs outils et technologies préférés. Cette section propose des références pour travailler avec Python et R, ainsi que leurs kits de développement logiciel respectifs (SDKs) dans le cadre de l' SageMaker IA. En outre, il couvre un large éventail de frameworks d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, notamment Apache MXNet, PyTorch, TensorFlow.

Vous pouvez utiliser Python et R de manière native dans les noyaux des SageMaker blocs-notes Amazon. Il existe également des noyaux qui prennent en charge des frameworks spécifiques. Une méthode très populaire pour démarrer avec l' SageMaker IA consiste à utiliser le SDK Amazon SageMaker Python. Il fournit du Python open source APIs et des conteneurs qui facilitent la formation et le déploiement de modèles dans le domaine de l' SageMaker IA, ainsi que des exemples à utiliser avec différents frameworks d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.

Pour plus d'informations sur l'utilisation de frameworks spécifiques ou sur l'utilisation de R dans l' SageMaker IA, consultez les rubriques suivantes.

Langues SDKs et guides d'utilisation :

• Kit de développement logiciel Amazon SageMaker Python

• R

• Référence d’API

Guides des frameworks de machine learning et de deep learning :

• Apache MXNet

• Apache Spark

• Chainer

• Hugging Face

• PyTorch

• Scikit-learn

• SparkML Serving

• TensorFlow

• Serveur d'inférence Triton