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Datenverarbeitung mit Framework-Prozessoren
Ein FrameworkProcessor kann Verarbeitungsaufträge mit einem bestimmten Machine Learning-Framework ausführen und Ihnen einen SageMakervon Amazon verwalteten Container für jedes von Ihnen gewählte Machine Learning-Framework zur Verfügung stellen. FrameworkProcessor bietet vorgefertigte Container für die folgenden Machine Learning-Frameworks: Hugging Face PyTorch TensorFlow, MXNet und XGBoost .
Die FrameworkProcessor Klasse bietet Ihnen auch die Möglichkeit, die Container-Konfiguration anzupassen. Die FrameworkProcessor Klasse unterstützt die Angabe eines Quellverzeichnisses source_dir für Ihre Verarbeitungsskripten und Abhängigkeiten. Mit dieser Funktion können Sie dem Prozessor Zugriff auf mehrere Skripten in einem Verzeichnis gewähren, anstatt nur ein Skript anzugeben. FrameworkProcessor unterstützt auch das Einfügen einer requirements.txt Datei in die source_dir zum Anpassen der Python-Bibliotheken, die im Container installiert werden sollen.
Weitere Informationen zur FrameworkProcessor Klasse und ihren Methoden und Parametern finden Sie unter FrameworkProcessor
Beispiele für die Verwendung von a FrameworkProcessor für jedes der unterstützten Frameworks für Machine Learning finden Sie in den folgenden Themen.
Themen
