Publié le: Jun 20, 2018
Amazon SageMaker est désormais livré préconfiguré pour exécuter PyTorch, en plus des infrastructures de deep learning TensorFlow, Apache MXNet et Chainer existantes qui sont actuellement disponibles. De plus, les conteneurs TensorFlow préconfigurés dans Amazon SageMaker prennent désormais en charge les versions 1.7 et 1.8.
Utiliser de PyTorch dans Amazon SageMaker est aussi simple que d'utiliser les autres infrastructures de deep learning préconçues. Etant donné que PyTorch est étroitement intégré à Python, cela vous permet d'utiliser les flux de contrôle Python typiques dans vos réseaux. PyTorch prend également en charge les graphiques de calcul dynamique, ce qui permet une utilisation plus flexible de la mémoire et une meilleure prise en charge des calculs récursifs. Pour plus de détails sur PyTorch, consultez ici les articles de blog.
Les conteneurs préconçus pour PyTorch et TensorFlow 1.7 et 1.8 pour Amazon Sagemaker sont désormais disponibles dans les régions AWS USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio), USA Ouest (Oregon), UE (Irlande) et Asie-Pacifique (Tokyo). Consultez la documentation pour plus d'informations sur PyTorch.