機械学習フレームワークと言語

Amazon SageMaker AI は、一般的なプログラミング言語や機械学習フレームワークをネイティブにサポートし、開発者やデータサイエンティストが好みのツールやテクノロジーを活用できるようにします。このセクションでは、Python と R を操作するためのリファレンスと、 SageMaker AI 内のそれぞれのソフトウェア開発キット (SDKs) について説明します。さらに、Apache 、、 などMXNet PyTorch、さまざまな機械学習および深層学習フレームワークをカバーしています TensorFlow。

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 AI の使用を開始する一般的な方法は、Amazon Python SageMaker SDKを使用することです。AI でのモデルのトレーニングとデプロイを容易にするオープンソースの Python APIsとコンテナ SageMaker 、およびいくつかの異なる機械学習フレームワークと深層学習フレームワークで使用する例を提供します。

特定のフレームワークの使用、または SageMaker AI で 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SDKsとユーザーガイド：

• Amazon SageMaker Python SDK

• R

• API リファレンス

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

• Hugging Face

• PyTorch

• Scikit-learn

• SparkML Serving

• TensorFlow

• Triton Inference Server