Amazon PyTorch で を使用する SageMaker

Amazon を使用して SageMaker 、カスタム PyTorch 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。 SageMaker Python SDK PyTorch の推定器とモデル、および SageMaker オープンソース PyTorch コンテナにより、 PyTorch スクリプトの作成と実行が容易 SageMaker になります。

何をしたいですか?

でカスタム PyTorch モデルをトレーニングしたい SageMaker。

Jupyter Notebook のサンプルについては、Amazon SageMaker Examples GitHubリポジトリのサンプルPyTorch 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、「 でモデルをトレーニングする PyTorch」を参照してください。

でトレーニングした PyTorch 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、 PyTorch 「モデルのデプロイ」を参照してください。

の外部でトレーニングした PyTorch 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、「独自の PyTorch モデルをデプロイする」を参照してください。

Amazon SageMaker Python SDK PyTorchクラスのAPIドキュメントを表示したい。

詳細については、PyTorch 「クラス」を参照してください。

SageMaker PyTorch コンテナリポジトリを見つけたい。

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

AWS Deep Learning Containers でサポートされている PyTorch 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。

での PyTorch トレーニングスクリプトの記述と推定器とモデルの使用 PyTorchに関する一般的な情報については SageMaker、 SageMaker 「Python PyTorch での SDKの使用」を参照してください。