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Sie können SageMaker KI verwenden, um ein Modell mithilfe von benutzerdefiniertem Chainer-Code zu trainieren und bereitzustellen. Die SageMaker KI-Python-SDK Chainer-Schätzer und -Modelle und der SageMaker AI-Open-Source-Chainer-Container erleichtern das Schreiben eines Chainer-Skripts und dessen Ausführung in KI. SageMaker Der folgende Abschnitt enthält Referenzmaterial, anhand dessen Sie lernen können, wie Sie Chainer mit KI verwenden können. SageMaker
Was möchten Sie tun?
- Ich möchte ein benutzerdefiniertes Chainer-Modell in SageMaker KI trainieren.
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Ein Beispiel für ein Jupyter-Notizbuch finden Sie in den Chainer-Beispielnotizbüchern
im Amazon SageMaker AI Examples Repository. GitHub Die Dokumentation finden Sie unter Train a Model with Chainer
. - Ich habe ein Chainer-Modell, das ich in SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem gehosteten Endpunkt bereitstellen.
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Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen von Chainer-Modellen.
- Ich habe ein Chainer-Modell, das ich außerhalb von SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem SageMaker KI-Endpunkt einsetzen
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Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen von Endpunkten aus Modelldaten
. - Ich möchte die API-Dokumentation für Amazon SageMaker Python SDK
Chainer-Klassen sehen. -
Weitere Informationen finden Sie unter Speicherklassen
. - Ich möchte Informationen über SageMaker AI Chainer-Container finden.
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Weitere Informationen finden Sie im SageMaker AI Chainer GitHub Container-Repository
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Informationen zu unterstützten Chainer-Versionen und allgemeine Informationen zum Schreiben von Chainer-Trainingsskripten und zur Verwendung von Chainer-Schätzern und -Modellen mit SageMaker KI finden Sie unter Chainer mit dem Python-SDK verwenden
