使用框架处理器进行数据处理

FrameworkProcessor可以使用指定的机器学习框架运行 Processing 作业，从而为您提供适用于您选择的任何机器学习框架的 Amazon SageMaker 托管容器。 FrameworkProcessor为以下机器学习框架提供了预制容器：Hugging Face、mxNet、和 xgBoost。 PyTorch TensorFlow

FrameworkProcessor 类还为您提供了容器配置的自定义功能。FrameworkProcessor 类支持为处理脚本和依赖项指定源目录 source_dir。借助此功能，您可以授予处理器访问目录中多个脚本的权限，而不是仅指定一个脚本。FrameworkProcessor 还支持在 source_dir 中包含 requirements.txt 文件，以便自定义要安装在容器中的 Python 库。

有关该FrameworkProcessor类及其方法和参数的更多信息，请参阅 Amaz SageMaker on Python 软件开发工具包FrameworkProcessor中的。

要查看将 FrameworkProcessor 用于每个支持的机器学习框架的示例，请参阅以下主题。