これはSageMaker TensorFlow Training ToolkitというLinuxアプリで、最新リリースはv20.4.1.zipとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
SageMaker TensorFlow Training Toolkit with OnWorks というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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SageMaker TensorFlow トレーニング ツールキット
DESCRIPTION
SageMaker で TensorFlow トレーニングスクリプトを実行するためのツールキット。SageMaker TensorFlow トレーニングツールキットは、Amazon SageMaker で TensorFlow を使用してモデルをトレーニングするためのオープンソースライブラリです。SageMaker で TensorFlow Serving モデルを使用するには、まず SageMaker モデルを作成する必要があります。SageMaker モデルを作成したら、それを使用してオフライン推論用の SageMaker バッチ変換ジョブを作成したり、リアルタイム推論用の SageMaker エンドポイントを作成したりできます。SageMaker モデルには、シリアル化されたモデルデータを含む S3 の model.tar.gz ファイルへの参照と、そのモデルで予測を提供するために使用される Docker イメージが含まれています。バッチ変換ジョブは、TensorFlow Serving モデルを使用してオフライン推論ジョブを実行します。S3 の入力データは HTTP リクエストに変換され、応答は S3 の出力バケットに保存されます。
特徴
- SageMaker TensorFlow コンテナの構築に使用される Dockerfiles
- SageMaker TensorFlow トレーニングツールキットは、Apache 2.0 ライセンスに基づいてライセンスされています。
- オープンソース ライブラリ
- TensorFlow を使用して Amazon SageMaker でモデルをトレーニングする
- ノートブックの例
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/sagemaker-tflow-t-tool.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
