发布于: May 31, 2018
Amazon SageMaker 现已进行预先配置，可在 Docker 容器中运行 Chainer，而且现有集成的 Tensorflow 和 Apache MXNet 深度学习框架容器目前也已可用。Chainer 是一种颇受欢迎的深度学习框架，它支持各种神经架构，在这种架构中，以“Define-By-Run”模式对网络进行动态定义。也就是说您可以充分利用网络中的 Python 构造和控制流。为了帮助用户快速开始使用 Chainer，Amazon SageMaker 提供了常用工作流程的示例 Noterbook（例如情绪分析和 MNIST），可通过 Amazon SageMaker 的 Jupyter 控制面板界面轻松访问。
Amazon SageMaker 现在还支持 AWS CloudFormation，因此您可以通过一个模板来描述和预置所有基础设施资源，以自动化且安全的方式在您的组织和账户中实现标准化配置。
最后，Amazon SageMaker 现已在亚太地区（东京）AWS 区域推出。
现在，Amazon SageMaker 已在以下 AWS 区域推出 Chainer 集成和 AWS CloudFormation 支持：美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（爱尔兰）和亚太地区（东京）。请参阅该文档，了解在 Amazon SageMaker 算法中使用 Chainer 的更多信息；此外，您还可以阅读该博客文章。