TensorFlow을 Amazon SageMaker와 함께 사용

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

버전 1.11 이상 사용TensorFlow

버전 1.11 이상에서는 TensorFlow가 스크립트 모드 훈련 스크립트를 지원합니다.Amazon SageMaker Python SDK

어떤 작업을 수행하려고 합니까?

에서 사용자 지정 TensorFlow 모델을 교육하고 싶습니다.SageMaker

Jupyter 노트북 샘플은 TensorFlow 스크립트 모드 훈련 및 서비스를 참조하십시오.

설명서는 를 사용하여 모델 교육TensorFlow을 참조하십시오.

에 내가 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 호스팅된 엔드포인트에 배포하려고 합니다.SageMaker

자세한 내용은 모델 서비스 배포TensorFlow를 참조하십시오.

외부에 내가 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 SageMaker 엔드포인트에 배포하려고 합니다.SageMaker

자세한 내용은 모델 결과물에서 직접 배포를 참조하십시오.

Amazon SageMaker Python SDK 클래스에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다.TensorFlow

자세한 내용은 예측기TensorFlow를 참조하십시오.

SageMaker 컨테이너 리포지토리를 찾고 싶습니다.TensorFlow

자세한 내용은 SageMaker 컨테이너 TensorFlow 리포지토리GitHub를 참조하십시오.

딥 러닝 컨테이너에서 지원하는 TensorFlow 버전에 대한 정보를 알고 싶습니다.AWS

자세한 내용은 사용 가능한 딥 러닝 컨테이너 이미지를 참조하십시오.

스크립트 모드 훈련 스크립트 작성과 TensorFlow에서 TensorFlow 스크립트 모드 예측기 및 모델 사용에 대한 일반적인 정보는 SageMaker Python SDK와 함께 사용TensorFlow을 참조하십시오.SageMaker

버전 1.11 이하에 TensorFlow 레거시 모드 사용

는 Amazon SageMaker Python SDK 버전 1.11 이하를 지원하는 레거시 모드를 제공합니다.TensorFlow 다음과 같은 경우 레거시 모드 TensorFlow 훈련 스크립트를 사용하여 TensorFlow에서 SageMaker 작업을 실행합니다.

• 스크립트 모드로 변환하지 않으려는 기존 레거시 모드 스크립트가 있는 경우

• 1.11 이전 버전의 TensorFlow를 사용하려는 경우

Python SDK와 함께 사용할 레거시 모드 TensorFlow 스크립트 작성에 대한 자세한 내용은 SageMaker TensorFlow 예측기 및 모델SageMaker을 참조하십시오.