Amazon で Apache MXNet を使用する SageMaker

を使用して SageMaker 、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 推定器とモデル、および SageMaker オープンソースの MXNet コンテナにより、MXNet スクリプトの記述と での実行 SageMaker が容易になります。

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。

でトレーニングした MXNet モデルがあり SageMaker、ホストされたエンドポイントにデプロイしたい。

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。

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

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 ドキュメントを表示したい。

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。

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

Deep Learning Containers でサポートされている MXNet AWS バージョンに関する情報を検索したい。

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 スクリプトモードのトレーニングスクリプトの記述と、 での 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的な情報については SageMaker、 SageMaker 「Python SDK での MXNet の使用」を参照してください。