Amazon で Apache MXNet を使う SageMaker

SageMaker を使用して、カスタム MXNet コードを使用してモデルをトレーニングおよびデプロイできます。Amazon SageMaker Python SDK MXNet エスティメーターとモデル、 SageMaker およびオープンソースの MXNet コンテナを使用すると、MXNet スクリプトを記述して実行するのが簡単になります。 SageMaker

何をしたいですか?

でカスタム MXNet モデルをトレーニングしたい。 SageMaker

ドキュメントについては、「MXNet によるモデルのトレーニング」を参照してください。

トレーニングした MXNet モデルがあり SageMaker、それをホストされているエンドポイントにデプロイしたいと考えています。

詳細については、「MXNet モデルをデプロイする」を参照してください。

外部でトレーニングした MXNet モデルがあり SageMaker、それをエンドポイントにデプロイしたい SageMaker

詳細については、「モデルデータからエンドポイントをデプロイする」を参照してください。

Amazon SageMaker Python SDK MXNet クラスの API ドキュメントを見たいです。

詳細については、「MXNet クラス」を参照してください。

SageMaker MXNet コンテナリポジトリを見つけたい。

詳細については、「SageMaker MXNet GitHub コンテナリポジトリ」を参照してください。

AWS Deep Learning Containers がサポートしている MXNet バージョンについての情報を知りたい。

詳細については、「使用可能な Deep Learning Containers イメージ」を参照してください。

MXNet スクリプトモードトレーニングスクリプトの作成と MXNet スクリプトモード推定器とモデルの使用に関する一般的な情報については SageMaker、「MXNet と Python SDK の併用」を参照してください。 SageMaker