Amazon TensorFlow で使用 SageMaker

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

TensorFlow バージョン 1.11 以降を使用してください。

TensorFlow バージョン 1.11 以降では、Amazon SageMaker Python SDK はスクリプトモードのトレーニングスクリプトをサポートしています。

何をしたいですか?

TensorFlow SageMakerでカスタムモデルをトレーニングしたい。

Jupyter ノートブックのサンプルについては、「TensorFlow スクリプトモードのトレーニングと配信」を参照してください。

ドキュメンテーションについては、「によるモデルのトレーニング」を参照してください。 TensorFlow

TensorFlow 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、「 TensorFlow サービングモデルのデプロイ」を参照してください。

TensorFlow 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、「モデルアーティファクトから直接デプロイする」を参照してください。

Amazon SageMaker Python SDK TensorFlow 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、「TensorFlow Estimator」を参照してください。

SageMaker TensorFlow コンテナリポジトリを見つけたい。

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

AWS Deep Learning Containers TensorFlow 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。

TensorFlow スクリプトモードトレーニングスクリプトの作成と、 TensorFlow でのスクリプトモード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 TensorFlow との併用」を参照してください。

バージョン 1.11 TensorFlow 以前にはレガシーモードを使用してください。

Amazon SageMaker Python SDK には、 TensorFlow バージョン 1.11 以前をサポートするレガシーモードが用意されています。 TensorFlow レガシーモードのトレーニングスクリプトを使用して、 TensorFlow SageMaker以下の場合にジョブを実行します。

• スクリプトモードに変換することを望まない既存のモードスクリプトがあります。

• 1.11 TensorFlow より前のバージョンを使いたい。

SageMakerPython SDK TensorFlow で使用するレガシーモードスクリプトの記述については、「TensorFlow SageMaker 推定器とモデル」を参照してください。