Amazon PyTorch で使用 SageMaker

Amazon SageMaker では、 PyTorch カスタム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 の推定とモデル、 SageMaker PyTorch およびオープンソースコンテナにより、 PyTorch スクリプトの作成と実行が容易になります。 SageMaker

何をしたいですか?

PyTorch でカスタム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 PyTorch リポジトリのサンプルノートブックを参照してください。 GitHub

ドキュメントについては、「によるモデルのトレーニング」を参照してください。 PyTorch

PyTorch トレーニングしたモデルがあり SageMaker、それをホストされているエンドポイントにデプロイしたい。

詳しくは、「 PyTorch モデルのデプロイ」を参照してください。

PyTorch 外部でトレーニングしたモデルがあり SageMaker、 SageMaker それをエンドポイントにデプロイしたい

詳細については、「 PyTorch 独自のモデルのデプロイ」を参照してください。

Amazon SageMaker Python SDK PyTorch クラスの API ドキュメントを見たいと思っています。

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探したい。

詳しくは、「SageMaker PyTorch GitHub コンテナリポジトリ」を参照してください。

AWS Deep Learning Containers PyTorch がサポートしているバージョンについての情報を知りたい。

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。

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