15、探索 Amazon SageMaker 中的内置框架

探索 Amazon SageMaker 中的内置框架

在机器学习领域，Amazon SageMaker 提供了强大的内置框架，帮助开发者更高效地训练和部署模型。本文将深入探讨这些内置框架的使用方法，包括训练、部署、管理依赖等方面，并通过一个简单的 scikit-learn 示例来演示整个流程。

1. 框架容器的使用

SageMaker 为每个内置框架提供了训练和推理容器，这些容器会定期更新到最新版本，并且针对 CPU 和 GPU 实例提供了不同的容器，统称为深度学习容器（Deep Learning Containers）。这些容器的代码是开源的，以下是一些常见框架的容器代码仓库：
- Scikit-learn: https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container
- XGBoost: https://github.com/aws/sagemaker-xgboost-container
- TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, and Hugging Face: https://github.com/aws/deep-learning-containers
- Chaine