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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 SDK
어떤 작업을 수행하려고 합니까?
- SageMaker 에서 사용자 지정 TensorFlow 모델을 교육하고 싶습니다.
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Jupyter 노트북 샘플은 TensorFlow 스크립트 모드 훈련 및 서비스
를 참조하십시오. 설명서는 TensorFlow를 사용하여 모델 교육
을 참조하십시오. - SageMaker 에서 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 호스팅된 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
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자세한 내용은 단원을 참조하십시오.TensorFlow Sering 모델 배포
. - SageMaker 외부에서 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 SageMaker 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
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자세한 내용은 단원을 참조하십시오.모델 아티팩트에서 직접 배포
. - 에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다.Amazon SageMaker Python SDK
TensorFlow 클래스. -
자세한 내용은 단원을 참조하십시오.TensorFlow Estimator
. - SageMaker TensorFlow 컨테이너 저장소를 찾는 방법.
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자세한 내용은 단원을 참조하십시오.SageMaker TensorFlow 컨테이너 GitHub 리포지토리
. - 에서 지원하는 TensorFlow 버전에 대한 정보를 찾는 방법AWSDeep Learning Containers.
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자세한 내용은 단원을 참조하십시오.사용 가능한 딥러닝 컨테이너 이미지
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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 SDK
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스크립트 모드로 변환하지 않으려는 기존 레거시 모드 스크립트가 있는 경우
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TensorFlow 1.11 이전 버전을 사용하려는 경우
SageMaker Python SDK에서 사용할 레거시 모드 TensorFlow 스크립트를 작성하는 방법은 다음을 참조하십시오.TensorFlow SageMaker 예측기 및 모델