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Download do kit de ferramentas de treinamento SageMaker TensorFlow para Linux

Baixe gratuitamente o aplicativo SageMaker TensorFlow Training Toolkit Linux para rodar online no Ubuntu online, Fedora online ou Debian online

Este é o aplicativo Linux chamado SageMaker TensorFlow Training Toolkit, cuja versão mais recente pode ser baixada como v20.4.1.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.

Baixe e execute online este aplicativo chamado SageMaker TensorFlow Training Toolkit with OnWorks gratuitamente.

Siga estas instruções para executar este aplicativo:

- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.

- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.

- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.

- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.

- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.

- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.

SCREENSHOTS

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Kit de ferramentas de treinamento SageMaker TensorFlow


DESCRIÇÃO

Kit de ferramentas para executar scripts de treinamento do TensorFlow no SageMaker. O SageMaker TensorFlow Training Toolkit é uma biblioteca de código aberto para usar o TensorFlow para treinar modelos no Amazon SageMaker. Para usar seu modelo de serviço do TensorFlow no SageMaker, primeiro você precisa criar um modelo do SageMaker. Depois de criar um SageMaker Model, você pode usá-lo para criar SageMaker Batch Transform Jobs para inferência offline ou criar SageMaker Endpoints para inferência em tempo real. Um modelo do SageMaker contém referências a um arquivo model.tar.gz no S3 contendo dados de modelo serializados e uma imagem do Docker usada para fornecer previsões com esse modelo. Um trabalho de transformação em lote executa um trabalho de inferência offline usando seu modelo de serviço do TensorFlow. Os dados de entrada no S3 são convertidos em solicitações HTTP e as respostas são salvas em um depósito de saída no S3.



Recursos

  • Dockerfiles usados ​​para criar contêineres SageMaker TensorFlow
  • O SageMaker TensorFlow Training Toolkit é licenciado sob a licença Apache 2.0
  • Biblioteca de código aberto
  • Use o TensorFlow para treinar modelos no Amazon SageMaker
  • exemplos de notebook


Linguagem de Programação

Python


Categorias

Desenvolvimento de Software

Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/sagemaker-tflow-t-tool.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.


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