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Amazon SageMaker で Apache MXNet を使用する
カスタム MXNet コードを使いながら、SageMaker を使用してモデルをトレーニング、デプロイできます。Amazon SageMaker Python SDK
何をしたいですか?
- SageMaker で、カスタム MXNet モデルをトレーニングしたい。
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サンプルの Jupyter ノートブックについては、Amazon SageMaker サンプル GitHub リポジトリにある MXNet のサンプルノートブック
を参照してください。 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。 - SageMaker でトレーニングした MXNet モデルがあり、それをホスト済みのエンドポイントにデプロイしたい。
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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。 - SageMaker の外部でトレーニングした MXNet モデルがあり、それを SageMaker エンドポイントにデプロイしたい。
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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
の MXNet クラスの API ドキュメントを見たい。 -
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。
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詳細については、SageMaker MXNet コンテナの GitHub 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 バージョンに関する情報を見つけたい。
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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。
SageMaker での MXNet スクリプトモードのトレーニングスクリプトの記述や、MXNet スクリプトモードの推定器とモデルの使用に関する一般情報については、「SageMaker Python SDK で MXNet を使う