Amazon SageMaker에서 TensorFlow 사용
Amazon SageMaker를 사용하여 사용자 지정 TensorFlow 코드를 사용하는 모델을 훈련 및 배포할 수 있습니다. Amazon SageMaker Python SDK TensorFlow 예측기 및 모델과 Amazon SageMaker 오픈 소스 TensorFlow 컨테이너를 사용하면 보다 쉽게 TensorFlow 스크립트를 작성해 Amazon SageMaker에서 실행할 수 있습니다.
TensorFlow 버전 1.11 이상 사용
TensorFlow 버전 1.11 이상에서, Amazon SageMaker Python SDK는 스크립트 모드 훈련 스크립트를 지원합니다.
어떤 작업을 수행하려고 합니까?
- Amazon SageMaker에서 사용자 정의 TensorFlow 모델을 교육하고 싶습니다.
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예제 Jupyter 노트북은 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/tensorflow_distributed_mnist를 참조하십시오.
설명서는 TensorFlow를 사용하여 모델 교육을 참조하십시오.
- Amazon SageMaker에 내가 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 호스팅된 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
- Amazon SageMaker 외부에 내가 교육한 TensorFlow 모델이 있으며 Amazon SageMaker 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
- Amazon SageMaker Python SDK TensorFlow 클래스에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다.
- Amazon SageMaker TensorFlow 컨테이너에 대한 정보를 보고 싶습니다.
TensorFlow 스크립트 모드 교육 스크립트 작성과 Amazon SageMaker에서 TensorFlow 스크립트 모드 예측기 및 모델 사용에 대한 일반 정보는 SageMaker Python SDK를 사용하여 TensorFlow 사용을 참조하십시오.
Amazon SageMaker TensorFlow 컨테이너에서 지원하는 TensorFlow 버전에 대한 자세한 정보는 https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/src/sagemaker/tensorflow/README.rst를 참조하십시오.
버전 1.11 이하에 TensorFlow 레거시 모드 사용
Amazon SageMaker Python SDK는 TensorFlow 버전 1.11 이하를 지원하는 레거시 모드를 제공합니다. 다음과 같은 경우 Amazon SageMaker에서 레거시 모드 TensorFlow 훈련 스크립트를 사용하여 TensorFlow 작업을 실행하십시오.
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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
Amazon SageMaker Python SDK에 사용할 레거시 모드 TensorFlow 스크립트 작성에 대한 자세한 정보는 https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/tree/v1.12.0/src/sagemaker/tensorflow#tensorflow-sagemaker-estimators-and-models를 참조하십시오.
