機械学習フレームワークと言語

Amazon Notebook カーネルでは、Python と R SageMaker 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おり、 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、いくつかの異なる機械学習および深層学習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、または 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