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Sie können Amazon SageMaker AI verwenden, um ein Modell mithilfe von benutzerdefiniertem PyTorch Code zu trainieren und bereitzustellen. Die SageMaker PyTorch KI-Python-SDK-Schätzer und -Modelle sowie der SageMaker PyTorch KI-Open-Source-Container erleichtern das Schreiben eines PyTorch Skripts und dessen Ausführung in SageMaker KI. Der folgende Abschnitt enthält Referenzmaterial, anhand dessen Sie den Umgang PyTorch mit SageMaker KI erlernen können.
Was möchten Sie tun?
- Ich möchte ein benutzerdefiniertes PyTorch Modell in SageMaker KI trainieren.
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Ein Beispiel für ein Jupyter-Notizbuch finden Sie im Beispiel-Notizbuch
im Amazon SageMaker AI Examples Repository. PyTorch GitHub Die Dokumentation finden Sie unter Train a Model with
. PyTorch - Ich habe ein PyTorch 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 PyTorch Modelle bereitstellen
. - Ich habe ein PyTorch 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 Implementieren Sie Ihr eigenes PyTorch Modell
. - Ich möchte die API-Dokumentation für Amazon SageMaker Python PyTorch SDK-Klassen
sehen. -
Weitere Informationen finden Sie unter PyTorch Klassen
. - Ich möchte das SageMaker PyTorch AI-Container-Repository finden.
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Weitere Informationen finden Sie unter SageMaker AI PyTorch Container GitHub Repository
. - Ich möchte Informationen zu PyTorch Versionen finden, die von AWS Deep Learning Containers unterstützt werden.
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Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Deep-Learning-Container-Images
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Allgemeine Informationen zum Schreiben von PyTorch Trainingsskripten und PyTorch zur Verwendung von Schätzern und Modellen mit SageMaker KI finden Sie unter PyTorch Mit dem SageMaker Python-SDK verwenden
