Amazon SageMaker による TensorFlow の使用

カスタムAmazon SageMakerコードを使ってモデルTensorFlowをトレーニングしデプロイするために を使うことができます。SageMakerPython SDK の推定器とモデル、およびオープンソースTensorFlowのコンテナにより、SageMakerスクリプトを記述して で簡単に実行できます。TensorFlowTensorFlowSageMaker

TensorFlowバージョン 1.11 以降を使用する

TensorFlowバージョン 1.11 以降の Amazon SageMaker Python SDKでは、スクリプトモードのトレーニングスクリプトがサポートされています。

何をしたいですか?

で、カスタムTensorFlowモデルをトレーニングしたいと思いますSageMaker。

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提供を参照してください。

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

TensorFlowでトレーニングしたSageMaker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、「Deploy TensorFlowServing モデル」を参照してください。

TensorFlowの外部でトレーニングしたSageMakerモデルがあり、それを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、「モデルアーティファクトからの直接デプロイ」を参照してください。

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

詳細については、「TensorFlow推定器」を参照してください。

SageMakerTensorFlowコンテナリポジトリを探します。

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

TensorFlowDeep Learning Containers でサポートされているAWSバージョンに関する情報が見つかります。

詳細については、「使用できる深層学習コンテナイメージ」を参照してください。

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や、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情報については、「SageMakerPython SDK TensorFlowでの の使用」を参照してくださいSageMaker。

バージョン 1.11 以前で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TensorFlow場合は、レガシーモードTensorFlowのトレーニングスクリプトを使用してSageMaker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 より前のTensorFlowバージョンを使用する。

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