Amazon SageMaker
開発者ガイド

Amazon SageMaker で Apache MXNet を使用

カスタム MXNet コードを使ってモデルをトレーニングしデプロイするために Amazon SageMaker を使うことができます。Amazon SageMaker Python SDK の MXNet 推定器やモデル、および Amazon SageMaker オープンソースの MXNet コンテナでは、Amazon SageMaker での MXNet スクリプトの記述や実行がより簡単になります。

何をしたいですか?

Amazon SageMaker で、カスタムの MXNet モデルをトレーニングしたいと思います。

サンプルの Jupyter ノートブックについては、https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/mxnet_mnist 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。

Amazon 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と考えています。

MXNet モデルをデプロイします

Amazon SageMaker の外部でトレーニングした MXNet モデルがあり、それを Amazon SageMaker エンドポイントにデプロイしたいと考えています。

モデルデータからエンドポイントをデプロイします

Amazon SageMaker Python SDK MXNet クラスの API ドキュメントを表示したいと思います。

MXNet クラス

Amazon SageMaker MXNet コンテナに関する情報を表示したいと思います。

https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-container

Amazon 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 を使用する」を参照してください。

Amazon SageMaker MXNet コンテナでサポートされている MXNet バージョンについては、「https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/src/sagemaker/mxnet/README.rst」を参照してください。

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