Amazon SageMaker で機械学習フレームワーク、Python、R を使用する

Amazon SageMaker 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 を使い始める際に大変よく使われるのは、Amazon SageMaker Python SDK です。これには、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。

SageMaker での特定のフレームワークの利用や R の使用方法については、次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

• Hugging Face

• PyTorch

• Scikit-learn

• SparkML Serving

• TensorFlow

• Triton Inference Server