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Amazon SageMaker AI에서 Scikit-learn을 사용하기 위한 리소스
Amazon SageMaker AI를 사용하여 사용자 지정 Scikit-learn 코드를 사용하여 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. SageMaker AI Python SDK Scikit-learn 예측기 및 모델과 SageMaker AI 오픈 소스 Scikit-learn 컨테이너를 사용하면 Scikit-learn 스크립트를 작성하고 SageMaker AI에서 더 쉽게 실행할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 SageMaker AI와 함께 Scikit-learn을 사용하는 방법을 배우는 데 사용할 수 있는 참조 자료를 제공합니다.
요구 사항
SciKit-Learn 1.2에는 다음과 같은 종속 항목이 있습니다.
| 종속성 | 최소 버전 |
|---|---|
| Python | 3.8 |
| NumPy | 1.17.3 |
| SciPy | 1.3.2 |
| joblib | 1.1.1 |
| threadpoolctl | 2.0.0 |
SageMaker AI Scikit-learn 컨테이너는 다음 Scikit-learn 버전을 지원합니다.
| 지원되는 Scikit-Learn 버전 | 최소 Python 버전 |
|---|---|
1.2-1 |
3.8 |
1.0-1 |
3.7 |
0.23-1 |
3.6 |
0.20.0 |
2.7 또는 3.4 |
Scikit-learn 훈련 스크립트 작성 및 SageMaker AI에서 Scikit-learn 예측기 및 모델 사용에 대한 일반적인 내용은 SageMaker Python SDK에서 Scikit-learn 사용을 참조하세요
어떤 작업을 수행하려고 합니까?
참고
SageMaker AI Scikit-learn 예제 노트북을 실행하려면 Matplotlib v2.2.3 이상이 필요합니다.
- SageMaker AI에서 데이터 처리, 특성 엔지니어링 또는 모델 평가에 Scikit-learn을 사용하고 싶습니다.
-
예제 Jupyter Notebook은 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation
을 참조하세요. Scikit-learn 모델 훈련 및 배포에 대한 블로그 게시물은 Amazon SageMaker AI adds Scikit-Learn support
를 참조하세요. 설명서는 ReadTheDocs
를 참조하세요. - SageMaker AI에서 사용자 지정 Scikit-learn 모델을 훈련하고 싶습니다.
-
예제 Jupyter Notebook은 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris
를 참조하세요. 설명서는 Scikit-learn을 사용하여 모델 훈련
을 참조하세요. - SageMaker AI에서 훈련한 Scikit-learn 모델이 있는데 호스팅 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
-
자세한 내용은 Scikit-Learn 모델 배포
를 참조하세요. - SageMaker AI 외부에서 훈련한 Scikit-learn 모델이 있으며 SageMaker AI 엔드포인트에 배포하려고 합니다.
-
자세한 정보는 모델 데이터에서 엔드포인트 배포
를 참조하세요. - Amazon SageMaker Python SDK
Scikit-learn 클래스에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다. -
자세한 내용은 Scikit-learn 클래스
를 참조하세요. - SageMaker AI Scikit-learn 컨테이너에 대한 정보를 보고 싶습니다.
-
자세한 내용은 SageMaker Scikit-Learn 컨테이너 GitHub 리포지토리
를 참조하세요.
