À utiliser PyTorch avec Amazon SageMaker

Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker pour entraîner et déployer un modèle à l'aide d'un PyTorch code personnalisé. Les PyTorch estimateurs et modèles du SDK SageMaker Python ainsi que le PyTorch conteneur SageMaker open source facilitent l'écriture et l'exécution d'un PyTorch script. SageMaker

Que souhaitez-vous faire ?

Je souhaite entraîner un PyTorch modèle personnalisé dans SageMaker.

Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, consultez le carnet d'PyTorch exemple dans le référentiel Amazon SageMaker Examples GitHub.

Pour obtenir de la documentation, voir Entraîner un modèle avec PyTorch.

J'ai un PyTorch modèle dans SageMaker lequel j'ai suivi une formation et je souhaite le déployer sur un point de terminaison hébergé.

Pour plus d'informations, consultez la section Déployer PyTorch des modèles.

J'ai un PyTorch modèle que j'ai formé en dehors de SageMaker moi et je souhaite le déployer sur un SageMaker terminal

Pour plus d'informations, voir Déployer votre propre PyTorch modèle.

Je souhaite consulter la documentation de l'API pour les PyTorch classes du SDK Amazon SageMaker Python.

Pour plus d'informations, consultez la section PyTorch Classes.

Je veux trouver le référentiel de SageMaker PyTorch conteneurs.

Pour plus d'informations, consultez la section GitHub Référentiel de SageMaker PyTorch conteneurs.

Je souhaite obtenir des informations sur les PyTorch versions prises en charge par AWS Deep Learning Containers.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Available Deep Learning Container Images (Images Deep Learning Containers disponibles).

Pour des informations générales sur l'écriture de scripts d' PyTorch entraînement et l'utilisation d' PyTorchestimateurs et de modèles avec SageMaker, consultez la section Utilisation PyTorch avec le SDK SageMaker Python.