搭配 Amazon 使用 Scikit-learn 的資源 SageMaker - Amazon SageMaker

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搭配 Amazon 使用 Scikit-learn 的資源 SageMaker

您可以使用 Amazon 使用自訂 Scikit-learn 程式碼 SageMaker 來訓練和部署模型。 SageMaker Python SDK Scikit-learn 估算器和模型,以及 SageMaker 開放原始碼 Scikit-learn 容器,可讓您更 SageMaker 輕鬆地撰寫 Scikit-learn 指令碼並執行。下一節提供參考資料,您可以用來了解如何搭配 使用 Scikit-learn SageMaker。

需求

Scikit-learn 1.2 具有以下相依性。

相依性 最低版本
Python 3.8
NumPy 1.17.3
SciPy 1.3.2
joblib 1.1.1
threadpoolctl 2.0.0

SageMaker Scikit-learn 容器支援下列 Scikit-learn 版本。

支援的 Scikit-learn 版本 最低 Python 版本
1.2-1 3.8
1.0-1 3.7
0.23-1 3.6
0.20.0 2.73.4

如需撰寫 Scikit-learn 訓練指令碼和搭配 使用 Scikit-learn 估算器和模型的一般資訊 SageMaker,請參閱搭配 SageMaker Python 使用 Scikit-learn。 SDK

您想要做什麼?

注意

執行 SageMaker Scikit-learn 範例筆記本需要 Matplotlib 2.2.3 版或更新版本。

我想要在 中使用 Scikit-learn 進行資料處理、功能工程或模型評估 SageMaker。

如需 Jupyter 筆記本範例,請參閱 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation

如需訓練和部署 Scikit-learn 模型的部落格文章,請參閱 Amazon SageMaker 新增 Scikit-Learn 支援

如需文件,請參閱 ReadTheDocs

我想要在 中訓練自訂 Scikit-learn 模型 SageMaker。

如需 Jupyter 筆記本範例,請參閱 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris。

如需文件,請參閱使用 Scikit-learn 訓練模型

我有我在 中訓練的 Scikit-learn 模型 SageMaker,而且我想要將其部署到託管端點。

如需詳細資訊,請參閱部署 Scikit-learn 模型

我有我在 之外訓練的 Scikit-learn 模型 SageMaker,而且我想要將其部署到 SageMaker端點

如需詳細資訊,請參閱從模型資料部署端點

我想查看 Amazon SageMaker Python SDK Scikit-learn 類別API的文件。

如需詳細資訊,請參閱 Scikit-learn 類別

我想查看 SageMaker Scikit-learn 容器的相關資訊。

如需詳細資訊,請參閱 SageMaker Scikit-learn Container GitHub 儲存庫