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sagemaker-python-sdk

使用常见深度学习框架和Amazon优化算法在SageMaker上训练和部署模型

SageMakerSageMaker Python SDK机器学习Apache MXNetTensorFlowGithub开源项目

SageMaker Python SDK是一个开源库，用于在Amazon SageMaker上训练和部署机器学习模型。支持包括Apache MXNet和TensorFlow在内的主流深度学习框架，并优化了适用于SageMaker和GPU训练的Amazon算法。还支持用户使用自定义的Docker容器进行模型的训练和托管。提供详细的文档和API参考指南，介绍如何安装、使用和配置该SDK。兼容操作系统包括Unix/Linux和Mac，并支持Python 3.8到3.11版本。

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介绍相关项目
sagify - AWS SageMaker机器学习工作流管理简化工具
AWS SagemakerFastAPIGithubLLMSagify开源项目机器学习
Sagify提供简化的接口，帮助管理AWS SageMaker的机器学习工作流程，让用户专注于构建模型而不是基础设施。其模块化架构包括一个LLM Gateway模块，通过简单的API接口访问多种大语言模型。用户可以轻松部署如稳定扩散模型的大型模型，并使用生成的代码片段进行查询。该项目支持OpenAI和开源模型，并提供详细的安装和部署指南，适合希望简化机器学习流程的用户。
amazon-sagemaker-examples - 详解Amazon SageMaker在机器学习模型构建、训练与部署方面的应用示例
Amazon SageMakerGithub地理空间能力开源项目机器学习真实检测自动化学习
该项目包含一系列Jupyter笔记本示例，展示了如何利用Amazon SageMaker进行机器学习模型的构建、训练与部署。示例覆盖多种功能，包括地理空间分析、数据标注工作流和机器学习应用实践，适合希望全面了解Amazon SageMaker功能的开发者。
data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程
AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理
该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务，为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。
boto3 - AWS Python SDK 高效集成云服务的开发工具
AWS SDKAmazon Web ServicesBoto3GithubPython开发工具开源项目
Boto3作为AWS官方Python SDK，为开发者提供了访问和管理AWS服务的强大工具。它支持广泛的AWS服务，如S3和EC2，并通过简洁的API接口简化了开发流程。Boto3定期更新以支持最新AWS功能，确保开发者能够充分利用云服务的创新。这个SDK不仅提高了开发效率，还为构建可靠的云原生Python应用奠定了基础。
deep-learning-containers - 高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境
AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerGithubMXNetPyTorchTensorFlow开源项目
AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库，优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证，确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息，助力高效开发与部署AI模型。
deepgram-python-sdk - 整合语音识别和语言AI的开发工具
APIDeepgramGithubPython SDK人工智能开源项目语音识别
Deepgram Python SDK是一个官方开发工具，为开发者提供了集成语音识别和语言AI模型的简洁接口。这个SDK支持预录音频转写、实时音频流处理和文本分析等功能，并包含完整的管理API。它设计简洁，既隐藏了复杂细节，又保持了灵活性，适用于多种应用场景。该工具简化了语音和语言AI技术的集成过程，使开发者能够更容易地利用这些先进技术。
studio-lab-examples - 使用Amazon SageMaker Studio Lab的AI/ML学习示例
AI/MLAmazon SageMakerGithubJupyter notebooksSageMaker Studio Lab开源项目数据科学
本页面展示了如何使用Amazon SageMaker Studio Lab构建AI/ML学习环境的Jupyter笔记本示例，适用于个人数据科学家的ML学习之旅。包含计算机视觉、自然语言处理、地理空间数据科学和生成深度学习等领域的示例，以及详细的设置指南和AWS资源的连接方法。用户可以无需账户阅读或运行笔记本，并通过GitHub分享项目，是成为AI/ML实践者的有用参考资源。
aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库
AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习
此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。
azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript
Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目
Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例，帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献，并遵循微软开源行为准则。
anthropic-sdk-python - Anthropic Python SDK 轻松集成AI模型的开发工具
AIAPIAnthropicClaudeGithubPython开源项目
这是一个用于访问Anthropic REST API的Python库，支持Python 3.7+版本。该SDK提供同步和异步客户端，包含完整的请求参数和响应字段类型定义。它支持流式响应、令牌计数和工具使用等功能，并兼容AWS Bedrock和Google Vertex AI平台。此外，SDK还包含错误处理、自动重试和超时设置等高级特性，方便开发者将Anthropic的AI模型集成到Python应用中。
相关项目
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