Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Traitement des données avec les processeurs d'infrastructure
A FrameworkProcessor
peut exécuter des tâches de traitement avec un framework d'apprentissage automatique spécifique, vous fournissant ainsi un conteneur SageMaker géré par Amazon pour le framework d'apprentissage automatique de votre choix. FrameworkProcessor
fournit des conteneurs prédéfinis pour les frameworks d'apprentissage automatique suivants : Hugging Face,, MXNet PyTorch, TensorFlow et. XGBoost
La classe FrameworkProcessor
vous permet également de personnaliser la configuration du conteneur. La classe FrameworkProcessor
prend en charge la spécification d'un répertoire source source_dir
pour vos scripts de traitement et vos dépendances. Avec cette fonctionnalité, vous pouvez donner au processeur l'accès à plusieurs scripts d'un répertoire au lieu de spécifier un seul script. FrameworkProcessor
prend également en charge l'inclusion d'un fichier requirements.txt
dans source_dir
pour personnaliser les bibliothèques Python à installer dans le conteneur.
Pour plus d'informations sur la FrameworkProcessor
classe, ses méthodes et ses paramètres, consultez FrameworkProcessor
Pour bénéficier d'exemples d'utilisation d'un FrameworkProcessor
pour chacune des infrastructures de machine learning prises en charge, consultez les rubriques suivantes.