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Amazon SageMaker で PyTorch を使用する
カスタム Amazon SageMaker 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 PyTorch を使うことができます。Python SDK の SageMaker 推定器やモデル、および PyTorch オープンソースの SageMaker コンテナでは、PyTorch スクリプトを記述して PyTorch で実行するほうが簡単です。SageMaker
何をしたいですか?
- 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。SageMaker
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サンプルの Jupyter ノートブックについては、 サンプル PyTorch リポジトリの
Amazon SageMaker サンプルノートブックGitHubを参照してください。 ドキュメントについては、「 によるモデルのトレーニング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、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。SageMaker
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詳細については、「 モデルのデプロイPyTorch」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、それを SageMaker エンドポイントにデプロイしたいと考えています。SageMaker
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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
クラスの API ドキュメントを表示したいと思います。PyTorch -
詳細については、「 のクラスPyTorch」を参照してください。
- SageMaker コンテナリポジトリを見つけます。PyTorch
- 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が見つかります。AWS
-
詳細については、「利用可能な深層学習コンテナイメージ
」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や、PyTorch での SageMaker 推定器とモデルの使用に関する一般情報については、「Python SDK での PyTorch の使用SageMaker」を参照してください。