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# Recursos para usar Scikit-learn con Amazon AI SageMaker
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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 1.4 tiene las siguientes dependencias.


| Dependencia | Versión mínima | 
| --- | --- | 
| Python | 3.10 | 
| NumPy | 2.1.0 | 
| SciPy | 1.15.3 | 
| joblib | 1.5.2 | 
| threadpoolctl | 3.6.0 | 

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


| Versión compatible de Scikit-learn | Versión mínima de Python | 
| --- | --- | 
| 1.4-2 | 3.10 | 
| 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 ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html)

## ¿Qué quiere hacer?
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**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 /\$1learn\$1data\$1processing\$1and\$1model\$1evaluation. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker\$1processing/scikit](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation)  
Para ver una entrada de blog sobre el entrenamiento y la implementación de un modelo de Scikit-Learn, consulte [Amazon SageMaker AI añade](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-adds-scikit-learn-support/) compatibilidad con Scikit-Learn.  
Para obtener la documentación, consulte [ReadTheDocs](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_processing.html#data-pre-processing-and-model-evaluation-with-scikit-learn).

Quiero entrenar un modelo Scikit-learn personalizado en IA. SageMaker   
[Para ver un ejemplo de cuaderno de Jupyter, consulta/\$1learn\$1iris. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris)  
Para obtener documentación, consulte [Train a Model with Scikit-learn](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#train-a-model-with-sklearn).

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](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-sklearn-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](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-endpoints-from-model-data).

Quiero ver la documentación de la API para las clases de [ SageMaker Scikit-learn del SDK de Amazon Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).  
Para obtener más información, consulte [Scikit-learn Classes](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/sagemaker.sklearn.html).

Quiero ver información sobre los contenedores Scikit-learn de SageMaker IA.  
Para obtener más información, consulta el repositorio [SageMaker Scikit-learn](https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container) Container. GitHub