Amazon TensorFlow で を使用する SageMaker

Amazon を使用して SageMaker 、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 Python SDK TensorFlow の推定器とモデル、および SageMaker オープンソース TensorFlow コンテナにより、 TensorFlow スクリプトの作成と実行が簡単 SageMaker になります。

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?

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

Jupyter Notebook 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 の提供」を参照してください。

ドキュメントについては、「 でモデルをトレーニングする TensorFlow」を参照してください。

でトレーニングした TensorFlow モデルがあり SageMaker、ホストされたエンドポイントにデプロイしたい。

詳細については、 TensorFlow 「サービスモデルのデプロイ」を参照してください。

の外部でトレーニングした TensorFlow モデルがあり SageMaker、 SageMaker 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 クラスの API TensorFlowドキュメントを表示したい。

詳細については、TensorFlow 「推定器」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。

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

Deep Learning Containers で AWS サポートされている TensorFlow バージョンに関する情報を検索したい。

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

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用意されています。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、次の場合に で TensorFlow 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 バージョンを使用します。

Python SDK で使用するレガシーモード TensorFlow スクリプトの SageMaker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。