Amazon SageMaker AI で Chainer を使用するためのリソース

SageMaker AI を使用して、カスタム Chainer コードを使用してモデルをトレーニングおよびデプロイできます。SageMaker AI Python SDK Chainer 推定器とモデル、および SageMaker AI オープンソース Chainer コンテナを使用すると、Chainer スクリプトの作成と SageMaker AI での実行が容易になります。次のセクションでは、SageMaker AI で Chainer を使用する方法を学ぶために使用できる参考資料を提供します。

何をしたいですか?

SageMaker AI でカスタム Chainer モデルをトレーニングしたい。

Jupyter Notebook のサンプルについては、Amazon SageMaker AI Examples GitHub リポジトリの Chainer サンプルノートブックを参照してください。 GitHub

ドキュメントについては、「Chainer によるモデルのトレーニング」を参照してください。

SageMaker AI でトレーニングした Chainer モデルがあり、それをホストされたエンドポイントにデプロイしたいと考えています。

詳細については、「Chainer モデルをデプロイする」を参照してください。

SageMaker AI の外部でトレーニングした Chainer モデルがあり、それを SageMaker AI エンドポイントにデプロイしたい

詳細については、「モデルデータからエンドポイントをデプロイする」を参照してください。

Amazon SageMaker Python SDK の Chainer クラスの API ドキュメントを見たい。

詳細については、「Chainer クラス」を参照してください。

SageMaker AI Chainer コンテナに関する情報を見つけたい。

詳細については、SageMaker AI Chainer Container GitHub リポジトリを参照してください。

サポートされている Chainer のバージョン、および Chainer トレーニングスクリプトの記述と SageMaker AI での Chainer 推定器とモデルの使用に関する一般的な情報については、SageMaker の使用」を参照してください。