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Amazon SageMaker AI를 사용하여 사용자 지정 PyTorch 코드를 사용하여 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. SageMaker AI Python SDK PyTorch 예측기 및 모델과 SageMaker AI 오픈 소스 PyTorch 컨테이너를 사용하면 PyTorch 스크립트를 작성하고 SageMaker AI에서 더 쉽게 실행할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 SageMaker AI와 함께 PyTorch를 사용하는 방법을 배우는 데 사용할 수 있는 참조 자료를 제공합니다.
어떤 작업을 수행하려고 합니까?
- SageMaker AI에서 사용자 지정 PyTorch 모델을 훈련하고 싶습니다.
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Jupyter 노트북 샘플은 Amazon SageMaker AI 예제 GitHub 리포지토리의 PyTorch 예제 노트북
을 참조하세요. 설명서는 PyTorch를 사용하여 모델 훈련
을 참조하세요. - SageMaker AI에서 훈련한 PyTorch 모델이 있는데 호스팅 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
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자세한 내용은 PyTorch 모델 배포
를 참조하세요. - SageMaker AI 외부에서 훈련한 PyTorch 모델이 있으며 SageMaker AI 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
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자세한 내용은 자체 PyTorch 모델 배포
를 참조하세요. - Amazon SageMaker Python SDK
PyTorch 클래스에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다. -
자세한 내용은 PyTorch 클래스
를 참조하세요. - SageMaker AI PyTorch 컨테이너 리포지토리를 찾고 싶습니다.
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자세한 내용은 SageMaker AI PyTorch 컨테이너 GitHub 리포지토리
를 참조하세요. - AWS 딥 러닝 컨테이너에서 지원하는 PyTorch 버전에 대한 정보를 찾고 싶습니다.
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자세한 내용은 사용 가능한 딥 러닝 컨테이너 이미지
를 참조하세요.
PyTorch 훈련 스크립트 작성 및 SageMaker AI에서 PyTorch 예측기 및 모델 사용에 대한 일반적인 내용은 SageMaker Python SDK에서 PyTorch 사용을 참조하세요
