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Vous pouvez utiliser l' SageMaker IA pour entraîner et déployer un modèle à l'aide d'un code Chainer personnalisé. Les estimateurs et modèles Chainer du SDK SageMaker AI Python et le conteneur Chainer open source SageMaker AI facilitent l'écriture d'un script Chainer et son exécution dans AI. SageMaker La section suivante fournit des documents de référence que vous pouvez utiliser pour apprendre à utiliser Chainer avec l' SageMaker IA.
Que souhaitez-vous faire ?
- Je souhaite entraîner un modèle Chainer personnalisé en SageMaker IA.
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Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, consultez les exemples de blocs-notes Chainer dans le référentiel
Amazon SageMaker AI Examples. GitHub Pour obtenir de la documentation, veuillez consulter Entraînement d'un modèle avec Chainer
. - J'ai un modèle Chainer que j'ai formé à l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un point de terminaison hébergé.
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Pour de plus amples informations, veuillez consulter Deploy Chainer models (Déploiement de modèles Chainer)
. - J'ai un modèle Chainer que j'ai formé en dehors de l' SageMaker IA, et je souhaite le déployer sur un point de terminaison d' SageMaker IA
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Pour de plus amples informations, veuillez consulter Deploy Endpoints from Model Data (Déploiement de points de terminaison à partir de données de modèle)
. - Je souhaite consulter la documentation de l'API pour les classes Amazon SageMaker Python SDK
Chainer. -
Pour de plus amples informations, veuillez consulter Chainer Classes (Classes Chainer)
. - Je souhaite obtenir des informations sur les conteneurs SageMaker AI Chainer.
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Pour plus d'informations, consultez le GitHub référentiel SageMaker AI Chainer Container
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Pour plus d'informations sur les versions de Chainer prises en charge, ainsi que pour des informations générales sur l'écriture de scripts d'entraînement de Chainer et l'utilisation d'estimateurs et de modèles de Chainer avec l' SageMaker IA, consultez la section Utilisation de Chainer
