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Amazon SageMaker AI를 사용하여 사용자 지정 TensorFlow 코드를 사용하여 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. SageMaker AI Python SDK TensorFlow 예측기 및 모델과 SageMaker AI 오픈 소스 TensorFlow 컨테이너가 도움이 될 수 있습니다. 다음 리소스 목록을 사용하여 사용 중인 TensorFlow 버전과 수행할 작업에 따라 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.
TensorFlow 버전 1.11 이상
TensorFlow 버전 1.11 이상에서, Amazon SageMaker Python SDK
어떤 작업을 수행하려고 합니까?
- SageMaker AI에서 사용자 지정 TensorFlow 모델을 훈련하고 싶습니다.
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예제 Jupyter Notebook은 TensorFlow 스크립트 모드 훈련 및 서비스
를 참조하세요. 설명서는 TensorFlow를 사용하여 모델 훈련
을 참조하세요. - SageMaker AI에서 훈련한 TensorFlow 모델이 있는데 호스팅 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
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자세한 내용은 TensorFlow Serving 모델 배포
를 참조하세요. - SageMaker AI 외부에서 훈련한 TensorFlow 모델이 있는데 이를 SageMaker AI 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
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자세한 내용은 모델 아티팩트에서 직접 배포
를 참조하세요. - Amazon SageMaker Python SDK
TensorFlow 클래스에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다. -
자세한 내용은 TensorFlow 예측기
을 참조하세요. - SageMaker AI TensorFlow 컨테이너 리포지토리를 찾고 싶습니다.
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자세한 내용은 SageMaker TensorFlow Container GitHub 리포지토리
를 참조하세요. - AWS 딥 러닝 컨테이너에서 지원하는 TensorFlow 버전에 대한 정보를 찾고 싶습니다.
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자세한 내용은 사용 가능한 딥 러닝 컨테이너 이미지
를 참조하세요.
TensorFlow 스크립트 모드 훈련 스크립트 작성 및 SageMaker AI에서 TensorFlow 스크립트 모드 예측기 및 모델 사용에 대한 일반적인 내용은 SageMaker Python SDK에서 TensorFlow 사용을 참조하세요
버전 1.11 이하의 TensorFlow 레거시 모드
Amazon SageMaker Python SDK
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스크립트 모드로 변환하지 않으려는 기존 레거시 모드 스크립트가 있는 경우
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TensorFlow 1.11 이전 버전을 사용하려는 경우
SageMaker AI Python SDK와 함께 사용할 레거시 모드 TensorFlow 스크립트 작성에 대한 자세한 내용은 TensorFlow SageMaker 예측기 및 모델을 참조하세요
