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Recursos para usar Scikit-learn con Amazon AI SageMaker

Modo de enfoque
Recursos para usar Scikit-learn con Amazon AI SageMaker - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

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Puede usar Amazon SageMaker AI para entrenar e implementar un modelo mediante el código Scikit-learn personalizado. Los estimadores y modelos Scikit-learn del SDK de Python para SageMaker IA y los contenedores Scikit-learn de código abierto de SageMaker IA facilitan la escritura de un script de Scikit-learn y su ejecución en IA. SageMaker La siguiente sección proporciona material de referencia que puedes usar para aprender a usar Scikit-learn con IA. SageMaker

Requisitos

Scikit-learn 1.2 tiene las siguientes dependencias.

Dependencia Versión mínima
Python 3.8
NumPy 1.17.3
SciPy 1.3.2
joblib 1.1.1
threadpoolctl 2.0.0

El contenedor SageMaker AI Scikit-learn es compatible con las siguientes versiones de Scikit-learn.

Versión compatible de Scikit-learn Versión mínima de Python
1.2-1 3.8
1.0-1 3.7
0.23-1 3.6
0.20.0 2.7 o 3.4

Para obtener información general sobre cómo escribir guiones de entrenamiento de Scikit-learn y usar estimadores y modelos de Scikit-learn con IA SageMaker , consulte Uso de Scikit-learn con el SDK de Python. SageMaker

¿Qué quiere hacer?

nota

Se necesita Matplotlib v2.2.3 o posterior para ejecutar los cuadernos de ejemplo de AI Scikit-learn. SageMaker

Quiero usar Scikit-learn para el procesamiento de datos, la ingeniería de características o la evaluación de modelos en IA. SageMaker

Para ver un ejemplo de cuaderno de Jupyter, consulta /_learn_data_processing_and_model_evaluation. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker_processing/scikit

Para ver una entrada de blog sobre el entrenamiento y la implementación de un modelo de Scikit-Learn, consulte Amazon SageMaker AI añade compatibilidad con Scikit-Learn.

Para obtener la documentación, consulte ReadTheDocs.

Quiero entrenar un modelo Scikit-learn personalizado en IA. SageMaker

Para ver un ejemplo de cuaderno de Jupyter, consulta/_learn_iris. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit

Para obtener documentación, consulte Train a Model with Scikit-learn.

Tengo un modelo Scikit-learn que he formado en SageMaker IA y quiero implementarlo en un terminal alojado.

Para obtener más información, consulte Deploy Scikit-learn models.

Tengo un modelo Scikit-learn que he entrenado fuera de la SageMaker IA y quiero implementarlo en un punto final de IA SageMaker

Para obtener más información, consulte Deploy Endpoints from Model Data.

Quiero ver la documentación de la API para las clases de SageMaker Scikit-learn del SDK de Amazon Python.

Para obtener más información, consulte Scikit-learn Classes.

Quiero ver información sobre los contenedores Scikit-learn de SageMaker IA.

Para obtener más información, consulta el repositorio SageMaker Scikit-learn Container. GitHub

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