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Ressourcen für die Verwendung PyTorch mit Amazon SageMaker
Sie können Amazon verwenden SageMaker , um ein Modell mithilfe von benutzerdefiniertem PyTorch Code zu trainieren und bereitzustellen. Die SageMaker SDK PyTorch Python-Schätzer und -Modelle sowie der SageMaker PyTorch Open-Source-Container erleichtern das Schreiben und Ausführen eines PyTorch Skripts. SageMaker Der folgende Abschnitt enthält Referenzmaterial, anhand dessen Sie lernen können, wie Sie damit umgehen PyTorch . SageMaker
Was möchten Sie tun?
- Ich möchte ein benutzerdefiniertes PyTorch Modell darin trainieren SageMaker.
-
Ein Beispiel für ein Jupyter-Notizbuch finden Sie im Beispiel-Notizbuch
im Amazon SageMaker Examples Repository. PyTorch GitHub Die Dokumentation finden Sie unter Train a Model with
. PyTorch - Ich habe ein PyTorch Modell, in dem ich trainiert habe SageMaker, und ich möchte es auf einem gehosteten Endpunkt bereitstellen.
-
Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen von PyTorch Modellen
. - Ich habe ein PyTorch Modell, das ich außerhalb trainiert habe SageMaker, und ich möchte es auf einem SageMaker Endpunkt bereitstellen
-
Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen Ihres eigenen PyTorch Modells
. - Ich möchte die API Dokumentation für Amazon SageMaker SDK PyTorch Python-Klassen
sehen. -
Weitere Informationen finden Sie unter PyTorch Klassen
. - Ich möchte das SageMaker PyTorch Container-Repository finden.
-
Weitere Informationen finden Sie unter SageMaker PyTorch GitHub Container-Repository
. - Ich möchte Informationen zu PyTorch Versionen finden, die von AWS Deep Learning Containers unterstützt werden.
-
Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Deep-Learning-Container-Images
.
Allgemeine Informationen zum Schreiben von PyTorch Trainingsskripten und PyTorch zur Verwendung von Schätzern und Modellen mit SageMaker finden Sie unter PyTorch Mit SageMaker Python SDK verwenden
