适用于 SageMaker、TensorFlow、Chainer 和 MXNet 的预构建的 PyTorch Docker 映像 - Amazon SageMaker
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适用于 SageMaker、TensorFlow、Chainer 和 MXNet 的预构建的 PyTorch Docker 映像

SageMaker 提供了预构建的 Docker 映像,包括深度学习框架库以及训练和推理所需的其他依赖项。有关可用的预构建 Docker 映像的完整列表,请参阅深度学习容器映像

如果您未使用 Amazon SageMaker Python SDK及其评估程序之一来检索预构建映像,则必须自行检索它们。

使用 SageMaker Python 开发工具包

借助 SageMaker Python 开发工具包,您可以使用这些流行的深度学习框架训练和部署模型。有关安装和使用该开发工具包的说明,请参阅 Amazon SageMaker Python SDK。下表列出了可用的框架以及有关如何将框架与 SageMaker Python 开发工具包一起使用的说明:

扩展预构建的 SageMaker Docker 映像

您可以自定义或扩展这些预构建的容器,以满足预构建的 SageMaker Docker 映像不支持的算法或模型的任何其他功能要求。有关示例,请参阅扩展我们的 PyTorch 容器

您还可以使用预构建的容器来部署自定义模型,或部署已在 SageMaker 之外的框架中训练的模型。有关将训练后的模型构件引入 SageMaker 并在终端节点中托管这些构件的过程的概述,请参阅将您自己的预训练 MXNet 或 TensorFlow 模型引入 Amazon SageMaker 中