Amazon SageMaker での PyTorch の使用

Amazon SageMaker を使用すると、カスタム PyTorch コードを使ってモデルをトレーニングおよびデプロイすることができます。SageMaker Python SDK の PyTorch 推定器とモデル、および SageMaker のオープンソースの PyTorch コンテナでは、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?

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。

サンプルの Jupyter ノートブックについては、PyTorch サンプルノートブックを Amazon SageMaker サンプル GitHub リポジトリに保存します。

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。

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。

詳細については、「」を参照してください。PyTorch モデルをデプロイ。

SageMaker の外部でトレーニングした PyTorch モデルがあり、SageMaker エンドポイントにデプロイしたいと考えています。

詳細については、「」を参照してください。モデルデータからエンドポイントをデプロイします。

API ドキュメントを表示したいと思いますAmazon SageMaker Python SDKPyTorch クラス

詳細については、「」を参照してください。PyTorch クラス。

SageMaker PyTorch コンテナリポジトリを確認したいと思います。

詳細については、「」を参照してください。SageMaker PyTorch コンテナGitHub リポジトリ。

でサポートされている PyTorch バージョンに関する情報を表示したいと思います。AWSDeep Learning Containers

詳細については、「」を参照してください。利用可能なディープラーニングコンテナーイメージ。

SageMaker で PyTorch トレーニングスクリプトを記述したり、PyTorch 推定器やモデルを使用する方法については、Using PyTorch with the SageMaker Python SDK。