Amazon SageMaker でMachine Learning フレームワーク、Python、R を使用する

Amazon SageMaker ノートブックカーネルでは、Python と R をネイティブに使用することができます。また、特定のフレームワークをサポートしているカーネルもあります。SageMaker の使用を開始するためによく選択される方法は、Amazon SageMaker Python SDK。これは、SageMaker でモデルを簡単にトレーニングおよびデプロイできるオープンソースの Python API やコンテナを提供します。また、いくつかの異なる機械学習およびディープラーニングフレームワークで使用するためのサンプルを提供します。

SageMaker で特定のフレームワークや R を使用する方法については、以下のトピックを参照してください。

言語の SDK とユーザーガイド:

• Amazon SageMaker Python SDK

• R

• Amazon SageMaker の API リファレンスガイド

機械学習フレームワークと深層学習フレームワークのガイド:

• Apache MXNet

• Apache Spark

• Chainer

• Huging Face

• PyTorch

• Scikit-learn

• SparkML Serving

• TensorFlow