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 MXNet、PyTorch、TensorFlow など、幅広い機械学習フレームワークと深層学習フレームワークについても取り上げています。

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 AI 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、SageMaker AI 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、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 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。

言語の SDK 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