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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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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