Ressources pour utiliser Scikit-learn avec Amazon SageMaker - Amazon SageMaker
Que souhaitez-vous faire ?

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.

Ressources pour utiliser Scikit-learn avec Amazon SageMaker

Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker pour entraîner et déployer un modèle à l'aide du code Scikit-learn personnalisé. Les estimateurs et modèles SDK Scikit-learn en SageMaker Python et les conteneurs SageMaker open source Scikit-learn facilitent l'écriture d'un script Scikit-learn et son exécution. SageMaker La section suivante fournit du matériel de référence que vous pouvez utiliser pour apprendre à utiliser Scikit-learn avec. SageMaker

Prérequis

Scikit-learn 1.2 a les dépendances suivantes.

Dépendance Version minimale
Python 3.8
NumPy 1.17.3
SciPy 1.3.2
joblib 1.1.1
threadpoolctl 2.0.0

Le conteneur SageMaker Scikit-learn prend en charge les versions suivantes de Scikit-learn.

Version Scikit-learn prise en charge Version minimale de Python
1.2-1 3.8
1.0-1 3.7
0.23-1 3.6
0.20.0 2.7 ou 3.4

Pour des informations générales sur l'écriture de scripts d'entraînement Scikit-learn et sur l'utilisation des estimateurs et des modèles Scikit-learn avec Scikit-learn avec Python. SageMaker SageMaker SDK

Que souhaitez-vous faire ?

Note

Matplotlib v2.2.3 ou version ultérieure est nécessaire pour exécuter les exemples de blocs-notes Scikit-learn. SageMaker

Je souhaite utiliser Scikit-learn pour le traitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités ou l'évaluation de modèles dans. SageMaker

Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, consultez https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples /tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation.

Pour un article de blog sur la formation et le déploiement d'un modèle Scikit-Learn, consultez Amazon SageMaker ajoute le support Scikit-Learn.

Pour obtenir la documentation, veuillez consulter ReadTheDocs.

Je souhaite entraîner un modèle Scikit-learn personnalisé dans. SageMaker

Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, consultez https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/ sagemaker-python-sdk /scikit_learn_iris.

Pour obtenir de la documentation, veuillez consulter Former un modèle avec Scikit-learn.

J'ai un modèle Scikit-learn que j'ai utilisé et je souhaite le déployer sur un point de terminaison hébergé. SageMaker

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Deploy Scikit-learn models (Déploiement de modèles Scikit-learn).

J'ai un modèle Scikit-learn que j'ai appris en dehors de SageMaker ce modèle et je souhaite le déployer sur un terminal SageMaker

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Deploy Endpoints from Model Data (Déploiement de points de terminaison à partir de données de modèle).

Je souhaite consulter la API documentation des classes SDK Scikit-learn d'Amazon SageMaker Python.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Scikit-learn Classes (Classes Scikit-learn).

Je souhaite voir des informations sur les conteneurs SageMaker Scikit-learn.

Pour plus d'informations, consultez le référentiel SageMaker Scikit-Learn Container. GitHub