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Puede usar la SageMaker IA para entrenar e implementar un modelo mediante el código Chainer personalizado. Los estimadores y modelos Chainer del SDK de Python para SageMaker IA y el contenedor Chainer de código abierto de SageMaker IA facilitan la escritura de un script de Chainer y su ejecución en IA. SageMaker En la siguiente sección, se proporciona material de referencia que puede utilizar para aprender a utilizar Chainer con la IA. SageMaker
¿Qué quiere hacer?
- Quiero entrenar un modelo de Chainer personalizado en SageMaker IA.
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Para ver un ejemplo de cuaderno de Jupyter, consulta los cuadernos de ejemplo de Chainer en el repositorio
Amazon SageMaker AI Examples. GitHub Para ver la documentación, consulte Train a Model with Chainer
. - Tengo un modelo de Chainer que he formado en SageMaker IA y quiero implementarlo en un punto final alojado.
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Para obtener más información, consulte Deploy Chainer models
. - Tengo un modelo de Chainer que he entrenado fuera de la SageMaker IA y quiero implementarlo en un SageMaker punto final de IA
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Para obtener más información, consulte Deploy Endpoints from Model Data
. - Quiero ver la documentación de la API para las clases de Amazon SageMaker Python SDK
Chainer. -
Para obtener más información, consulte Chainer Classes
. - Deseo obtener información sobre los contenedores de SageMaker AI Chainer.
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Para obtener más información, consulta el repositorio de SageMaker AI Chainer GitHub Container
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Para obtener información sobre las versiones de Chainer compatibles y para obtener información general sobre la redacción de scripts de entrenamiento de Chainer y el uso de estimadores y modelos de Chainer con SageMaker IA, consulte Uso de Chainer
