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Recursos para usar Apache MXNet con Amazon SageMaker AI

Modo de enfoque
Recursos para usar Apache MXNet con Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

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Los MXNet estimadores y modelos del SDK de Amazon SageMaker Python y el MXNet contenedor de código abierto de SageMaker IA facilitan la escritura de un MXNet script y su ejecución en SageMaker IA. En la siguiente sección, se proporciona material de referencia que puede utilizar para aprender a utilizar la SageMaker IA para entrenar e implementar un modelo mediante código personalizado. MXNet

¿Qué quiere hacer?

Quiero entrenar un MXNet modelo personalizado en SageMaker IA.

Para obtener documentación, consulte Entrenar un modelo con MXNet.

Tengo un MXNet modelo que he formado en SageMaker IA y quiero implementarlo en un punto final alojado.

Para obtener más información, consulte Implementar MXNet modelos.

Tengo un MXNet modelo que he entrenado fuera de la SageMaker IA y quiero implementarlo en un punto final de SageMaker IA

Para obtener más información, consulte Deploy Endpoints from Model Data.

Quiero ver la documentación de la API para las MXNet clases del SDK de Amazon SageMaker Python.

Para obtener más información, consulte MXNet Clases.

Quiero encontrar el repositorio de MXNet contenedores de SageMaker IA.

Para obtener más información, consulta el GitHub repositorio de SageMaker AI MXNet Container.

Deseo obtener información sobre MXNet las versiones compatibles con AWS Deep Learning Containers.

Para obtener más información, consulte Available Deep Learning Container Images.

Para obtener información general sobre cómo escribir scripts de entrenamiento en modo MXNet MXNet script y usar estimadores y modelos en modo script con SageMaker IA, consulte Uso MXNet con el SDK de SageMaker Python.

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