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프레임워크 프로세서를 사용한 데이터 처리
는 지정된 기계 학습 프레임워크로 처리 작업을 실행하여 사용자가 선택한 기계 학습 프레임워크에 대한 Amazon SageMaker관리형 컨테이너를 제공할 FrameworkProcessor 수 있습니다. FrameworkProcessor는 Hugging Face, MXNet PyTorch TensorFlow, 및 와 같은 기계 학습 프레임워크를 위한 사전 제작된 컨테이너를 제공합니다XGBoost.
또한, 이 FrameworkProcessor 클래스는 컨테이너 구성을 사용자 지정할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 FrameworkProcessor 클래스는 프로세싱 스크립트 및 종속성에 대해 소스 디렉터리 source_dir 지정을 지원합니다. 이 기능을 사용하면 하나의 스크립트만 지정하는 대신 프로세서가 디렉터리의 여러 스크립트에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한, FrameworkProcessor는 컨테이너에 설치할 Python 라이브러리를 사용자 지정하기 위해 source_dir에 requirements.txt 파일을 포함하는 것도 지원합니다.
FrameworkProcessor 클래스와 해당 메서드 및 파라미터에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Python SDK FrameworkProcessor
지원되는 각 기계 학습 프레임워크에 FrameworkProcessor를 사용하는 예를 보려면 다음 주제를 참고하세요.
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