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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。Amazon SageMaker AI Python SDK の PyTorch 推定ツールとモデル、および SageMaker AI のオープンソースの PyTorch コンテナを使うと、SageMaker AI での PyTorch スクリプトの記述や実行がより簡単になります。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。
SageMaker AI での PyTorch スクリプトモードのトレーニングスクリプトの記述や、PyTorch スクリプトモードの推定ツールとモデルの使用に関する一般情報については、「SageMaker Python SDK で PyTorch を使う
