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Ressources à utiliser TensorFlow avec Amazon SageMaker AI

Mode de mise au point
Ressources à utiliser TensorFlow avec Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

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Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker AI pour entraîner et déployer un modèle à l'aide d'un TensorFlow code personnalisé. Les TensorFlow estimateurs et modèles du SDK SageMaker AI Python et les conteneurs open source d' SageMaker IA peuvent vous aider TensorFlow . Utilisez la liste de ressources suivante pour obtenir plus d'informations, en fonction de la version que TensorFlow vous utilisez et de ce que vous souhaitez faire.

TensorFlow Version 1.11 et versions ultérieures

Pour TensorFlow les versions 1.11 et ultérieures, le SDK Amazon SageMaker Python prend en charge les scripts d'entraînement en mode script.

Que souhaitez-vous faire ?

Je souhaite entraîner un TensorFlow modèle personnalisé en SageMaker IA.

Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, voir entraînement et TensorFlow service en mode script.

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

J'ai un TensorFlow modèle que j'ai formé à l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un terminal hébergé.

Pour plus d'informations, voir Déployer des modèles TensorFlow de service.

J'ai un TensorFlow modèle que j'ai formé en dehors de l' SageMaker IA, et je souhaite le déployer sur un point de terminaison basé sur l' SageMaker IA.

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

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

Pour plus d'informations, consultez la section TensorFlow Estimateur.

Je souhaite trouver le référentiel de TensorFlow conteneurs SageMaker AI.

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

Je souhaite obtenir des informations sur les TensorFlow 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'entraînement en mode TensorFlow TensorFlow script et l'utilisation d'estimateurs et de modèles en mode script avec l' SageMaker IA, consultez la section Utilisation TensorFlow avec le SDK SageMaker Python.

TensorFlow Mode Legacy pour les versions 1.11 et antérieures

Le SDK Amazon SageMaker Python fournit un ancien mode compatible avec les TensorFlow versions 1.11 et antérieures. Utilisez des scripts d' TensorFlow entraînement en mode ancien pour exécuter TensorFlow des tâches dans SageMaker l'IA si :

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

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

Pour plus d'informations sur l'écriture de TensorFlow scripts en mode ancien à utiliser avec le SDK SageMaker AI Python, consultez TensorFlow SageMaker Estimateurs et modèles.

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