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SageMaker AI を使用して、カスタム Chainer コードを使用してモデルをトレーニングおよびデプロイできます。SageMaker AI Python SDK Chainer 推定器とモデル、および SageMaker AI オープンソース Chainer コンテナにより、Chainer スクリプトの記述と SageMaker AI での実行が容易になります。次のセクションでは、SageMaker AI で Chainer を使用する方法を学ぶために使用できる参考資料を提供します。
何をしたいですか?
- SageMaker AI でカスタム Chainer モデルをトレーニングしたい。
-
Jupyter ノートブックのサンプルについては、Amazon SageMaker AI Examples GitHub リポジトリの Chainer サンプルノートブック
を参照してください。 GitHub ドキュメントについては、「Chainer によるモデルのトレーニング
」を参照してください。 - SageMaker AI でトレーニングした Chainer モデルがあり、ホストされたエンドポイントにデプロイしたい。
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詳細については、「Chainer モデルをデプロイする
」を参照してください。 - SageMaker AI の外部でトレーニングした Chainer モデルがあり、SageMaker AI エンドポイントにデプロイしたい
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詳細については、「モデルデータからエンドポイントをデプロイする
」を参照してください。 - Amazon SageMaker Python SDK
の Chainer クラスの API ドキュメントを見たい。 -
詳細については、「Chainer クラス
」を参照してください。 - SageMaker AI Chainer コンテナに関する情報を見つけたい。
-
詳細については、SageMaker AI Chainer Container GitHub リポジトリ
を参照してください。
サポートされている Chainer バージョン、および SageMaker AI での Chainer トレーニングスクリプトの記述と Chainer 推定器とモデルの使用に関する一般的な情報については、SageMaker Python SDK での Chainer
