Publicado: May 31, 2018
O Amazon SageMaker agora vem pré-configurado para executar o Chainer em um contêiner do Docker, passando a fazer parte dos contêineres de estrutura de aprendizado profundo já existentes e integrados, Tensorflow e Apache MXNet. O Chainer é uma estrutura de aprendizado profundo bastante conhecida que oferece suporte a uma variedade de arquiteturas neurais onde a rede é definida dinamicamente em um esquema de “definição por execução” . Isso significa que você pode aproveitar ao máximo os fluxos de controle e os construtos do Python em sua rede. Para começar a usar o Chainer rapidamente, o Amazon SageMaker oferece notebooks de amostra para fluxos de trabalho comuns, como análise de sentimento e MNIST, por exemplo, facilmente acessíveis pela interface do painel Jupyter do Amazon SageMaker.
O Amazon SageMaker agora também oferece suporte ao AWS CloudFormation, assim você pode descrever e provisionar todos os seus recursos de infraestrutura por um modelo, para padronizar a configuração em toda a sua organização e suas contas de maneira segura e automatizada.
Por fim, o Amazon SageMaker está disponível agora na região da AWS Ásia-Pacífico (Tóquio).
A integração com o Chainer e o suporte ao AWS CloudFormation estão disponíveis no Amazon SageMaker hoje nas regiões da AWS: Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Leste dos EUA (Ohio), Oeste dos EUA (Oregon), UE (Irlanda) e Ásia-Pacífico (Tóquio). Acesse a documentação para saber mais sobre como usar o Chainer nos algoritmos do Amazon SageMaker e acesse a publicação no blog.