Publié le: May 31, 2018
Amazon SageMaker est désormais préconfiguré pour exécuter Chainer dans un conteneur Docker, ce vient en ajout aux conteneurs intégrés d'infrastructure de deep learning Tensorflow et Apache MXNet actuellement disponibles. Chainer est une infrastructure populaire de deep learning qui prend en charge une variété d'architectures neurales dans lesquelles le réseau est défini dynamiquement dans un schéma "define-by-run". Cela signifie que vous pouvez intégralement exploiîter les constructions Python et contrôler les flux de votre réseau. Pour démarrer rapidement avec Chainer, Amazon SageMaker fournit des blocs-notes pour les flux de travail courants tels que l'analyse des sentiments et MNIST, par exemple, facilement accessibles dans l'interface Jupyter Dashboard depuis Amazon SageMaker.
Amazon SageMaker prend également en chargeAWS CloudFormation, vous pouvez donc décrire et mettre en service l'ensemble des ressources de votre infrastructures à l'aide d'un modèle, pour normaliser la configuration au sein de votre organisation et de vos comptes de manière automatisée et sécurisée.
Enfin, Amazon SageMaker est désormais disponible dans la région AWS Asie-Pacifique (Tokyo).
L'intégration avec Chainer et la prise en charge de AWS CloudFormation est disponible dans Amazon SageMaker dans les régions USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio), USA Ouest (Oregon), UE (Irlande) et Asie-Pacifique (Tokyo). Consultez la documentation pour plus d'informations concernant l'utilisation de Chainer dans les algorithmes Amazon SageMaker et consultez l'article de blog.