Amazon SageMaker AI で TensorFlow を使用するためのリソース Amazon SageMaker

Amazon SageMaker AI を使用して、カスタム TensorFlow 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 AI Python SDK TensorFlow 推定器とモデル、および SageMaker AI オープンソース TensorFlow コンテナが役立ちます。次のリソースのリストを使用して、使用している TensorFlow のバージョンと実行したい内容に基づいて、詳細情報を見つけます。

TensorFlow バージョン 1.11 以降を使用する

TensorFlow バージョン 1.11 以降に対して、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?

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

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

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

SageMaker AI でトレーニングした TensorFlow モデルがあり、ホストされた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、「TensorFlow Serving モデルをデプロイする」を参照してください。

SageMaker AI の外部でトレーニングした TensorFlow モデルがあり、それを SageMaker AI 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、「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 の TensorFlow クラスの API ドキュメントを見たい。

詳細については、「TensorFlow 推定器」を参照してください。

SageMaker AI TensorFlow コンテナリポジトリを見つけたい。

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

AWS Deep Learning Containers がサポートしている TensorFlow バージョンに関する情報を見つけたい。

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。

SageMaker AI での TensorFlow スクリプトモードのトレーニングスクリプトの記述と TensorFlow スクリプトモードの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 Python SDK での TensorFlow の使用」を参照してください。

バージョン 1.11 以前の TensorFlow レガシーモードを使用する

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あります。以下の場合、レガシーモードの TensorFlow トレーニングスクリプトを使用して SageMaker AI で TensorFlow 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 以前の TensorFlow バージョンを使用します。

SageMaker AI Python SDK で使用するレガシーモード TensorFlow 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。