Amazon SageMaker での機械学習フレームワーク、Python、R の使用

Amazon SageMaker のノートブックのカーネルでは、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。Amazon 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 を使用することです。これには、Amazon SageMaker でモデルのトレーニングやデプロイを行いやすいオープンソースの Python API やコンテナが用意されているだけでなく、いくつかの異なる機械学習フレームワークや深層学習フレームワークで使用できるサンプルが用意されています。

Amazon 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

• PyTorch

• Scikit-learn

• SparkML Serving

• TensorFlow