Amazon SageMaker で PyTorch を使用
カスタム PyTorch 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 PyTorch 推定器やモデル、および Amazon SageMaker オープンソースの PyTorch コンテナでは、Amazon SageMaker での PyTorch 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 PyTorch モデルをトレーニングしたいと思います。
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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/pytorch_mnist
を参照してください。 ドキュメントについては、「PyTorch 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 PyTorch 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。
- Amazon SageMaker の外部でトレーニングした PyTorch 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。
- Amazon SageMaker Python SDK PyTorch クラスの API ドキュメントを表示したいと思います。
- Amazon SageMaker PyTorch コンテナに関する情報を表示したいと思います。
Amazon SageMaker での PyTorch トレーニングスクリプトの記述や、PyTorch 推定器およびモデルの使用に関する一般的な情報については、「SageMaker Python SDK での PyTorch の使用
Amazon SageMaker PyTorch コンテナでサポートされている PyTorch バージョンについては、「https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/src/sagemaker/pytorch/README.rst
