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Amazon SageMaker AI で PyTorch を使用するためのリソース
Amazon SageMaker AI を使うと、PyTorch のカスタムコードを使ってモデルをトレーニングしてデプロイできます。SageMaker AI Python SDK PyTorch ModelTrainers とモデル、および SageMaker AI オープンソース PyTorch コンテナを使用すると、PyTorch 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 PyTorch を使用する方法を学ぶために使用できるリファレンス資料を提供します。
何をしたいですか?
- SageMaker AI で、カスタム PyTorch モデルをトレーニングしたい。
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サンプルの Jupyter ノートブックについては、Amazon SageMaker AI サンプル GitHub リポジトリにある PyTorch のサンプルノートブック
を参照してください。 ドキュメントについては、「PyTorch 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 PyTorch モデルがあり、それをホスト済みの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、「PyTorch 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 PyTorch モデルがあり、それを 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、「Deploy your own PyTorch model
」を参照してください。 - Amazon SageMaker Python SDK
の PyTorch クラスの API ドキュメントを見たい。 -
詳細については、「PyTorch クラス
」を参照してください。 - SageMaker AI PyTorch コンテナリポジトリを見つけたい。
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詳細については「SageMaker AI PyTorch コンテナ GitHub リポジトリ
」を参照してください。 - AWS Deep Learning Containers でサポートされている PyTorch バージョンに関する情報を探します。
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詳細については、「使用可能な Deep Learning Containers イメージ
」を参照してください。
PyTorch トレーニングスクリプトの記述と、SageMaker AI での PyTorch ModelTrainers 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 PyTorch
