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Ressources à utiliser PyTorch avec Amazon SageMaker AI
Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker AI pour entraîner et déployer un modèle à l'aide d'un PyTorch code personnalisé. Les PyTorch estimateurs et modèles du SDK SageMaker AI Python ainsi que le PyTorch conteneur open source SageMaker AI facilitent l'écriture d'un PyTorch script et son exécution dans AI. SageMaker La section suivante fournit des documents de référence que vous pouvez utiliser pour apprendre à utiliser PyTorch l' SageMaker IA.
Que souhaitez-vous faire ?
- Je souhaite entraîner un PyTorch modèle personnalisé en SageMaker IA.
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Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, consultez le carnet d'PyTorch exemple
dans le référentiel Amazon SageMaker AI Examples GitHub. Pour obtenir de la documentation, voir Entraîner un modèle avec PyTorch
. - J'ai un PyTorch modèle que j'ai formé à l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un terminal hébergé.
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Pour plus d'informations, voir Déployer PyTorch des modèles
. - J'ai un PyTorch modèle que j'ai formé en dehors de l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un point de terminaison basé sur SageMaker l'IA
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Pour plus d'informations, voir Déployer votre propre PyTorch modèle
. - Je souhaite consulter la documentation de l'API pour les PyTorch classes du SDK Amazon SageMaker Python
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Pour plus d'informations, consultez la section PyTorch Classes
. - Je souhaite trouver le référentiel de PyTorch conteneurs SageMaker AI.
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Pour plus d'informations, consultez le GitHub référentiel SageMaker AI PyTorch Container
. - Je souhaite obtenir des informations sur les PyTorch versions prises en charge par AWS Deep Learning Containers.
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Pour de plus amples informations, veuillez consulter Available Deep Learning Container Images (Images Deep Learning Containers disponibles)
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Pour des informations générales sur l'écriture de scripts d' PyTorch entraînement et l'utilisation d' PyTorchestimateurs et de modèles avec l' SageMaker IA, consultez la section Utilisation PyTorch avec le SDK SageMaker Python
