Ressourcen für die Verwendung von Scikit-Learn mit Amazon AI SageMaker - Amazon SageMaker KI
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Ressourcen für die Verwendung von Scikit-Learn mit Amazon AI SageMaker

Sie können Amazon SageMaker AI verwenden, um ein Modell mithilfe von benutzerdefiniertem Scikit-Learn-Code zu trainieren und bereitzustellen. Das SageMaker KI-Python-SDK Scikit-Learn-Schätzer und -Modelle und die SageMaker KI-Open-Source-Scikit-Learn-Container erleichtern das Schreiben eines Scikit-Learn-Skripts und dessen Ausführung in KI. SageMaker Der folgende Abschnitt enthält Referenzmaterial, anhand dessen Sie lernen können, wie Sie Scikit-Learn mit KI verwenden können. SageMaker

Voraussetzungen

Scikit-learn 1.2 hat die folgenden Abhängigkeiten.

-Abhängigkeit Mindestversion
Python 3.8
NumPy 1.17.3
SciPy 1.3.2
joblib 1.1.1
Threadpoolctl 2.0.0

Der SageMaker KI-Scikit-Learn-Container unterstützt die folgenden Scikit-Learn-Versionen.

Unterstützte Scikit-Learn-Version Minimale Python-Versionen
1.2-1 3.8
1.0-1 3.7
0.23-1 3.6
0.20.0 2.7 oder 3.4

Allgemeine Informationen zum Schreiben von Scikit-Learn-Trainingsskripten und zur Verwendung von Scikit-Learn-Schätzern und -Modellen mit SageMaker KI finden Sie unter Scikit-Learn mit dem Python-SDK verwenden. SageMaker

Was möchten Sie tun?

Anmerkung

Matplotlib v2.2.3 oder neuer ist erforderlich, um die AI Scikit-Learn-Beispiel-Notebooks auszuführen. SageMaker

Ich möchte Scikit-Learn für Datenverarbeitung, Feature-Engineering oder Modellevaluierung in KI verwenden. SageMaker

Ein Beispiel für ein Jupyter-Notebook finden Sie unter/_learn_data_processing_and_model_evaluation. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker_processing/scikit

Einen Blogbeitrag zum Training und zur Implementierung eines Scikit-Learn-Modells finden Sie unter Amazon SageMaker AI fügt Scikit-Learn-Unterstützung hinzu.

Dokumentation finden Sie unter ReadTheDocs.

Ich möchte ein benutzerdefiniertes Scikit-Learn-Modell in KI trainieren. SageMaker

Ein Beispiel für ein Jupyter-Notizbuch finden Sie unter/_learn_iris. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit

Die Dokumentation finden Sie unter Train a Model with Scikit-learn.

Ich habe ein Scikit-Learn-Modell, das ich in SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem gehosteten Endpunkt einsetzen.

Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen von Scikit-Learn-Modellen.

Ich habe ein Scikit-Learn-Modell, das ich außerhalb von SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem KI-Endpunkt einsetzen SageMaker

Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen von Endpunkten aus Modelldaten.

Ich möchte die API-Dokumentation für Amazon SageMaker Python SDK Scikit-Learn-Klassen sehen.

Weitere Informationen finden Sie unter Scikit-Learn-Klassen.

Ich möchte Informationen über SageMaker KI-Scikit-Learn-Container sehen.

Weitere Informationen finden Sie im SageMaker Scikit-Learn Container-Repository. GitHub