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English(EN) Bring your own model with Amazon SageMaker AI: Script mode in SDK v3

Amazon SageMaker SDK v3 简化自定义模型部署

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Amazon SageMaker 发布了其 Python SDK 的 3.0 版本，为将自定义模型和代码引入其 AI 平台引入了简化的工作流程。新 SDK 用统一的 ModelTrainer 和 ModelBuilder 类取代了特定于框架的估计器，从而简化了训练和部署过程。一个关键特性是 SourceCode 配置对象，它允许在运行时将本地代码同步到容器中，从而无需重新构建容器即可实现更快的迭代，并提供对容器环境的完全控制。 AI

影响 简化了开发人员将自定义模型集成到 AWS AI 服务的流程。

排序理由 AI 平台工具的产品更新，而非前沿模型发布。

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Amazon SageMaker SDK v3 简化自定义模型部署

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报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Bobby Lindsey ·

    使用 Amazon SageMaker AI 引入您自己的模型：SDK v3 中的脚本模式

    The SageMaker Python SDK v3 redesigns script mode with unified ModelTrainer and ModelBuilder classes. This post walks through two end-to-end examples, a scikit-learn Random Forest and a multi-GPU Stable Diffusion 3.5 LoRA fine-tune, showing how SourceCode syncs your local code in…

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