Keras

SageMakerでKerasの独自モデルをトレーニングしてデプロイするまで(Python3対応) TL;DR AWS SageMakerにおいて、Kerasによる独自モデルをトレーニングし、SageMakerのエンドポイントとしてデプロイします。また、形態素解析やベクトル化のような前処理を、個別にDockerコンテナを作成することなしにエンドポイント内で行うようにします。このために、SageMaker TensorFlow Serving Containerを利用します。