Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Gambar SageMaker AI Docker bawaan untuk pembelajaran mendalam

Amazon SageMaker AI menyediakan gambar Docker bawaan yang mencakup kerangka kerja pembelajaran mendalam dan dependensi lain yang diperlukan untuk pelatihan dan inferensi. Untuk daftar lengkap image Docker bawaan yang dikelola oleh SageMaker AI, lihat Docker Registry Paths and Example Code.

Menggunakan SageMaker AI Python SDK

Dengan SageMaker Python SDK, Anda dapat melatih dan menerapkan model menggunakan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang populer ini. Untuk petunjuk cara menginstal dan menggunakan SDK, lihat Amazon SageMaker Python SDK. Tabel berikut mencantumkan kerangka kerja dan instruksi yang tersedia tentang cara menggunakannya dengan SageMaker Python SDK:

Memperluas Gambar SageMaker AI Docker Prebuilt

Anda dapat menyesuaikan wadah bawaan ini atau memperluasnya sesuai kebutuhan. Dengan kustomisasi ini, Anda dapat menangani persyaratan fungsional tambahan apa pun untuk algoritme atau model yang tidak didukung oleh image SageMaker AI Docker bawaan. Untuk contoh ini, lihat Menyetel dan menerapkan BERTopic model pada SageMaker AI dengan skrip dan kumpulan data Anda sendiri, dengan memperluas wadah yang ada. PyTorch

Anda juga dapat menggunakan kontainer bawaan untuk menerapkan model atau model khusus Anda yang telah dilatih dalam kerangka kerja selain SageMaker AI. Untuk ikhtisar prosesnya, lihat Membawa Pratelatih MXNet atau TensorFlow Model Anda Sendiri ke Amazon SageMaker. Tutorial ini mencakup membawa artefak model terlatih ke dalam SageMaker AI dan menghosting mereka di titik akhir.