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# Amazon SageMaker AI で SparkML Serving を使用するためのリソース
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[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) の SparkML Serving モデルと予測子と、Amazon SageMaker のオープンソース SparkML Serving コンテナは、推論を取得するための、SageMaker AI で MLeap を使ってシリアル化された Apache Spark ML パイプラインのデプロイをサポートします。SageMaker AI で SparkML Serving を使用する方法の詳細については、以下のリソースを参照してください。

SparkML Serving コンテナを使って SageMaker AI にモデルをデプロイする方法については、[SageMaker SparkML コンテナの GitHub リポジトリ](https://github.com/aws/sagemaker-sparkml-serving-container)を参照してください。[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) の SparkML Serving モデルと予測子の詳細については、[SparkML Serving モデルと予測子の API のドキュメント](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/sagemaker.sparkml.html)を参照してください。