機械学習フレームワークと言語

Amazon SageMaker は、一般的なプログラミング言語と機械学習フレームワークをネイティブにサポートし、開発者とデータサイエンティストが好みのツールと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、 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 SageMaker。さらに、Apache 、、 など、幅広い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MXNet PyTorch 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。の使用を開始する非常に一般的な方法は、Amazon SageMaker Python SDKを使用すること SageMaker です。オープンソースの Python APIsとコンテナが用意されているため、 でモデルを簡単にトレーニングおよびデプロイできます。また SageMaker、機械学習や深層学習のさまざまなフレームワークで使用する例も用意されています。

特定のフレームワークの使用や、 で R を使用する方法については SageMaker、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