Amazon SageMaker 에서 TensorFlow 사용

Amazon SageMaker 를 사용하여 사용자 지정 TensorFlow 코드를 사용하여 모델을 훈련 및 배포할 수 있습니다. SageMaker Python SDK TensorFlow 예측기 및 모델과 SageMaker 오픈 소스 TensorFlow 컨테이너를 사용하면 보다 쉽게 TensorFlow 스크립트를 작성해 에서 실행할 수 있습니다.

TensorFlow 버전 1.11 이상 사용

TensorFlow 버전 1.11 이상에서는Amazon SageMaker Python SDK스크립트 모드 교육 스크립트를 지원합니다.

어떤 작업을 수행하려고 합니까?

SageMaker 에서 사용자 지정 TensorFlow 모델을 교육하고 싶습니다.

Jupyter 노트북 샘플은 TensorFlow 스크립트 모드 훈련 및 서비스를 참조하십시오.

설명서는 TensorFlow를 사용하여 모델 교육을 참조하십시오.

SageMaker 에서 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 호스팅된 엔드포인트에 배포하려고 합니다.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.TensorFlow Sering 모델 배포.

SageMaker 외부에서 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 SageMaker 엔드포인트에 배포하려고 합니다.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.모델 아티팩트에서 직접 배포.

에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다.Amazon SageMaker Python SDKTensorFlow 클래스.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.TensorFlow Estimator.

SageMaker TensorFlow 컨테이너 저장소를 찾는 방법.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.SageMaker TensorFlow 컨테이너 GitHub 리포지토리.

에서 지원하는 TensorFlow 버전에 대한 정보를 찾는 방법AWSDeep Learning Containers.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.사용 가능한 딥러닝 컨테이너 이미지.

SageMaker 에서 TensorFlow 스크립트 모드 훈련 스크립트 작성과 에서 TensorFlow 스크립트 모드 예측기 및 모델 사용에 대한 일반 정보는 섹션을 참조하십시오.SageMaker Python SDK에서 TensorFlow 사용.

버전 1.11 이하에 TensorFlow 레거시 모드 사용

이Amazon SageMaker Python SDK는 TensorFlow 버전 1.11 이하를 지원하는 레거시 모드를 제공합니다. 다음과 같은 경우 에서 레거시 모드 TensorFlow 훈련 스크립트를 사용하여 SageMakerFlow 작업을 실행하십시오.

• 스크립트 모드로 변환하지 않으려는 기존 레거시 모드 스크립트가 있는 경우

• TensorFlow 1.11 이전 버전을 사용하려는 경우

SageMaker Python SDK에서 사용할 레거시 모드 TensorFlow 스크립트를 작성하는 방법은 다음을 참조하십시오.TensorFlow SageMaker 예측기 및 모델.