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# Führen Sie Ihren Verarbeitungscontainer mit dem SageMaker AI Python SDK aus
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Sie können das SageMaker Python-SDK verwenden, um Ihr eigenes Verarbeitungsbild mithilfe der `Processor` Klasse auszuführen. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Ihren eigenen Verarbeitungscontainer mit einer Eingabe von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und einer Ausgabe an Amazon S3 ausführen.

```
from sagemaker.processing import Processor, ProcessingInput, ProcessingOutput

processor = Processor(image_uri='<your_ecr_image_uri>',
                     role=role,
                     instance_count=1,
                     instance_type="ml.m5.xlarge")

processor.run(inputs=[ProcessingInput(
                        source='<s3_uri or local path>',
                        destination='/opt/ml/processing/input_data')],
                    outputs=[ProcessingOutput(
                        source='/opt/ml/processing/processed_data',
                        destination='<s3_uri>')],
                    )
```

Anstatt den Verarbeitungscode in das Verarbeitungs-Image zu integrieren, können Sie einen `ScriptProcessor` mit Ihrem eigenen Image und dem auszuführenden Befehl bereitstellen. Geben Sie diese zusammen mit dem Code an, den Sie in diesem Container ausführen möchten. Ein Beispiel finden Sie unter [Ausführen von Scripts mit Ihrem eigenen Verarbeitungscontainer](processing-container-run-scripts.md).

Sie können auch das Scikit-Learn-Image verwenden, das Amazon SageMaker Processing zur Verfügung stellt, `SKLearnProcessor` um Scikit-Learn-Skripts auszuführen. Ein Beispiel finden Sie unter [Ausführen eines Verarbeitungsjobs mit scikit-learn](use-scikit-learn-processing-container.md).