Amazon PyTorch で使用するためのリソース 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 推定器とモデル、 SageMaker およびオープンソース PyTorch コンテナにより、 PyTorch スクリプトの作成と実行 SageMaker が容易になります。次のセクションでは、 PyTorch で使用する方法を学ぶために使用できる参考資料を提供します SageMaker。

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 ノートブックのサンプルについては、Amazon SageMaker Examples GitHub リポジトリのPyTorch ノートブックの例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 PyTorchする」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検索します。

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探します。

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。

PyTorch トレーニングスクリプトの記述と での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。