Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Cloud_Instances
Amazon SageMaker Neo bietet Kompilierungsunterstützung für gängige Machine Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, MXNet und mehr. Sie können Ihr kompiliertes Modell auf Cloud-Instances und AWS Inferentia-Instances bereitstellen. Eine Liste der unterstützten Frameworks und Instance-Typen finden Sie unter Unterstützte Instance-Typen und Frameworks.
Sie können Ihr Modell auf eine von drei Arten kompilieren: über die AWS CLI, die SageMaker Konsole oder das SageMaker SDK für Python. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Neo zum Kompilieren eines Modells. Nach der Kompilierung werden Ihre Modellartefakte in der Amazon S3-Bucket-URI gespeichert, die Sie während des Kompilierungsjobs angegeben haben. Sie können Ihr kompiliertes Modell mithilfe des SageMaker SDK for Python, AWS SDK for Python (Boto3) AWS CLI oder der AWS Konsole auf Cloud-Instances und AWS Inferentia-Instances bereitstellen.
Wenn Sie Ihr Modell mit AWS CLI, der Konsole oder Boto3 bereitstellen, müssen Sie einen Amazon-ECR-URI für Ihr Docker-Image für Ihren primären Container auswählen. Eine Liste der Amazon ECR-URIs finden Sie unter Neo Inference Container Images.
Themen
