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Você pode usar o Amazon SageMaker AI para treinar e implantar um modelo usando PyTorch código personalizado. Os PyTorch estimadores e modelos do SageMaker AI Python SDK e o PyTorch contêiner de código aberto de SageMaker IA facilitam a criação de um PyTorch script e sua execução na IA. SageMaker A seção a seguir fornece material de referência que você pode usar para aprender a usar PyTorch com a SageMaker IA.
O que você deseja fazer?
- Quero treinar um PyTorch modelo personalizado em SageMaker IA.
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Para ver um exemplo de caderno Jupyter, consulte o caderno de PyTorch exemplo
no repositório Amazon SageMaker AI Examples GitHub. Para obter a documentação, consulte Treinar um modelo com PyTorch
. - Eu tenho um PyTorch modelo que treinei em SageMaker IA e quero implantá-lo em um endpoint hospedado.
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Para obter mais informações, consulte Implantar PyTorch modelos
. - Tenho um PyTorch modelo que treinei fora da SageMaker IA e quero implantá-lo em um endpoint de SageMaker IA
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Para obter mais informações, consulte Implantar seu próprio PyTorch modelo
. - Quero ver a documentação da API para as classes do Amazon SageMaker Python SDK
PyTorch. -
Para obter mais informações, consulte PyTorch Classes
. - Quero encontrar o repositório de PyTorch contêineres de SageMaker IA.
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Para obter mais informações, consulte GitHub Repositório SageMaker AI PyTorch Container
. - Quero encontrar informações sobre as PyTorch versões suportadas pelo AWS Deep Learning Containers.
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Para obter mais informações, consulte as Imagens de contêiner de aprendizado profundo disponíveis
.
Para obter informações gerais sobre como escrever scripts de PyTorch treinamento e usar PyTorch estimadores e modelos com SageMaker IA, consulte Usando PyTorch com o SDK do Python SageMaker
