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Amazon で Scikit-learn を使用する SageMaker
Amazon を使用して SageMaker 、カスタム Scikit-learn コードを使用してモデルをトレーニングおよびデプロイできます。 SageMaker Python SDK Scikit-learn 推定器とモデル、および SageMaker オープンソースの Scikit-learn コンテナにより、Sikit-learn スクリプトの記述と での実行 SageMaker が容易になります。
要件
Scikit-learn 1.2 には以下の依存関係があります。
| 依存関係 | 最小バージョン |
|---|---|
| Python | 3.8 |
| NumPy | 1.17.3 |
| SciPy | 1.3.2 |
| joblib | 1.1.1 |
| threadpoolctl | 2.0.0 |
SageMaker Scikit-learn コンテナは、次の Scikit-learn バージョンをサポートしています。
| サポートされている Scikit-Learn バージョン | Python の最小バージョン |
|---|---|
1.2-1 |
3.8 |
1.0-1 |
3.7 |
0.23-1 |
3.6 |
0.20.0 |
2.7、または 3.4 |
Scikit-learn トレーニングスクリプトの記述と、 での Scikit-learn 推定器とモデルの使用に関する一般的な情報については SageMaker、 SageMaker 「Python での Scikit-learn SDK
何をしたいですか?
注記
SageMaker Scikit-learn サンプルノートブックを実行するには、Matplotlib v2.2.3 以降が必要です。
- でのデータ処理、特徴量エンジニアリング、またはモデル評価に Scikit-learn を使用したい SageMaker。
-
Jupyter Notebook のサンプルについては、https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation
」を参照してください。 Scikit-learn モデルのトレーニングとデプロイに関するブログ記事については、「Amazon が Scikit-Learn サポート SageMaker を追加
」を参照してください。 ドキュメントについては、「ReadTheDocs
」を参照してください。 - でカスタム Scikit-learn モデルをトレーニングしたい SageMaker。
-
Jupyter Notebook のサンプルについては、https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-py「thon-sdk/scikit_learn_iris
」を参照してください。 ドキュメントについては、「Scikit-learn によるモデルのトレーニング
」を参照してください。 - でトレーニングした Scikit-learn モデルがあり SageMaker、ホストされたエンドポイントにデプロイしたい。
-
詳細については、「Scikit-learn モデルをデプロイする
」を参照してください。 - の外部でトレーニングした Scikit-learn モデルがあり SageMaker、エンドポイントにデプロイ SageMakerしたい
-
詳細については、「モデルデータからエンドポイントをデプロイする
」を参照してください。 - Amazon SageMaker Python SDK
Scikit-learn クラスのAPIドキュメントを表示したい。 -
詳細については、「Scikit-learn クラス
」を参照してください。 - SageMaker Scikit-learn コンテナに関する情報を表示したい。
-
詳細については、SageMaker 「Scikit-learn Container GitHub repository
」を参照してください。
