独自の深層学習モデルを持ち込む - Amazon SageMaker

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独自の深層学習モデルを持ち込む

重要

Amazon Web Services (AWS) は、 SageMaker Training Compiler の新しいリリースやバージョンがないことを発表しました。Training Compiler は、既存の SageMaker AWS トレーニング用 Deep Learning Containers (DLCs) を通じて引き続き利用できます SageMaker 。既存の DLCsは引き続きアクセス可能ですが、 AWS Deep Learning Containers Framework サポートポリシー に従って AWS、 からパッチや更新プログラムを受け取らなくなることに注意してください。

このガイドでは、トレーニングスクリプトをコンパイラで高速化されたトレーニングジョブに適応させる方法を説明します。トレーニングスクリプトの準備は、次の内容に応じて異なります。

  • シングルコアトレーニングや分散トレーニングなどのトレーニング設定。

  • トレーニングスクリプトの作成に使用するフレームワークとライブラリ。

使用するフレームワークに応じて、次のトピックのいずれかを選択します。

トピック
注記

トレーニングスクリプトの準備が完了したら、 SageMaker フレームワーク推定器クラスを使用して SageMaker トレーニングジョブを実行できます。詳細については、「 SageMaker Training Compiler を有効にする」の前述のトピックを参照してください。