云实例 - Amazon SageMaker
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云实例

Amazon SageMaker Neo 为常用的机器学习框架(例如 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等)提供编译支持。您可以将已编译的模型部署到云实例,Amazon推理实例。有关支持的框架和实例类型的完整列表,请参阅。支持的实例类型和框架.

您可以通过三种方式之一编译模型:通过Amazon CLI、SageMaker 控制台或适用于 Python 的 SageMaker 软件开发工具包。请参阅,使用 Neo 编译模型,了解更多信息。编译完成后,您的模型工件将存储在您在编译作业期间指定的 Amazon S3 存储桶 URI 中。您可以将已编译的模型部署到云实例,Amazon使用适用于 Python 的 SageMaker 软件开发工具包的推理实例Amazon SDK for Python (Boto3)、Amazon CLI,或Amazon控制台。

如果使用Amazon CLI、控制台或 Bot3,您必须为您的主容器选择一个 Docker 映像 Amazon ECR URI。请参阅Neo 推理容器图像查看亚马逊 ECR URI 列表。