Utilisation de TensorFlow avec Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

Utilisation de TensorFlow avec Amazon SageMaker

Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker pour entraîner et déployer un modèle à l'aide du code TensorFlow personnalisé. Les estimateurs et les modèles TensorFlow du kit SDK SageMaker Python, et les conteneurs TensorFlow open source de SageMaker, facilitent l'écriture et l'exécution d'un script TensorFlow dans SageMaker.

Utilisation de TensorFlow version 1.11 et ultérieure

Pour la version TensorFlow 1.11 et ultérieure, le kit SDK Amazon SageMaker Python prend en charge les scripts d'entraînement en mode script.

Que souhaitez-vous faire ?

Je souhaite entraîner un modèle TensorFlow personnalisé dans SageMaker.

Pour obtenir un exemple de bloc-notes Jupyter, veuillez consulter Entraînement et service en mode script de TensorFlow.

Pour obtenir de la documentation, veuillez consulter Formation d'un modèle avec TensorFlow.

J'ai entraîné un modèle TensorFlow dans SageMaker, et je souhaite le déployer sur un point de terminaison hébergé.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Deploy TensorFlow Serving models (Déploiement de modèles TensorFlow Serving).

J'ai entraîné un modèle TensorFlow en dehors de SageMaker, et je souhaite le déployer sur un point de terminaison SageMaker

Pour plus d'informations, veuillez consulter Deploying directly from model artifacts (Déploiement direct à partir d'artefacts de modèle).

Je souhaite consulter la documentation sur les API pour les classes TensorFlow du kit SDK Amazon SageMaker Python.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Estimateur TensorFlow.

Je recherche le référentiel de conteneurs SageMaker TensorFlow.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter SageMaker TensorFlow Container GitHub repository (Référentiel GitHub de conteneurs SageMaker TensorFlow).

Je recherche des informations sur les versions TensorFlow 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 obtenir des informations générales sur l'écriture de scripts d'entraînement TensorFlow en mode script et l'utilisation d'estimateurs et de modèles Tensorflow en mode script avec SageMaker, veuillez consulter Using TensorFlow with the SageMaker Python SDK (Utilisation de Tensorflow avec le kit SDK SageMaker Python.

Utilisation du mode hérité TensorFlow pour les versions 1.11 et antérieures

Le kit SDK Amazon SageMaker Python fournit un mode hérité qui prend en charge les versions 1.11 et antérieures de TensorFlow. Utilisez les scripts d'entraînement TensorFlow en mode hérité pour exécuter des tâches TensorFlow dans SageMaker si :

  • Vous avez des scripts en mode legacy que vous ne souhaitez pas convertir en mode script.

  • Vous souhaitez utiliser une version TensorFlow antérieure à la version 1.11.

Pour obtenir des informations sur l'écriture de scripts TensorFlow en mode hérité à utiliser avec le kit SDK SageMaker Python, veuillez consulter TensorFlow SageMaker Estimators and Models (Estimateurs et modèles TensorFlow SageMaker).