Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Zugriff auf Docker-Images für Scikit-learn und Spark ML
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SageMaker AI bietet vorgefertigte Docker-Images, die die Scikit-Learn- und Spark-ML-Bibliotheken installieren. Diese Bibliotheken enthalten auch die Abhängigkeiten, die zum Erstellen von Docker-Images erforderlich sind, die mithilfe des [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) mit SageMaker KI kompatibel sind. Mit dem SDK können Sie Scikit-learn für Machine-Learning-Aufgaben und Spark ML zum Erstellen und Optimieren von Machine-Learning-Pipelines verwenden. Weitere Informationen zur Installation und Verwendung des SDK finden Sie unter [SageMaker Python SDK](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk#installing-the-sagemaker-python-sdk). 

Sie können auch von einem Amazon-ECR-Repository in Ihrer eigenen Umgebung aus auf die Images zugreifen.

Verwenden Sie die folgenden Befehle, um herauszufinden, welche Versionen der Images verfügbar sind. Verwenden Sie beispielsweise Folgendes, um das verfügbare `sagemaker-sparkml-serving`-Image in der Region `ca-central-1` zu finden:

```
aws \
    ecr describe-images \
    --region ca-central-1 \
    --registry-id 341280168497 \
    --repository-name sagemaker-sparkml-serving
```

## Zugreifen auf ein Bild über das SageMaker AI Python SDK
<a name="pre-built-docker-containers-scikit-learn-spark-sdk"></a>

Die folgende Tabelle enthält Links zu den GitHub Repositorys mit dem Quellcode für die Scikit-Learn- und Spark-ML-Container. Die Tabelle enthält auch Links zu Anweisungen, die zeigen, wie Sie diese Container mit Python-SDK-Schätzern verwenden, um Ihre eigenen Trainingsalgorhythmen auszuführen und Ihre eigenen Modelle zu hosten. 


| Bibliothek | Quellcode des vorkonfigurierten Docker-Images | Anleitungen | 
| --- | --- | --- | 
| Scikit-learn | [SageMaker KI-Scikit-Learn-Container](https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container) | [Scikit-learn mit dem Amazon Python SDK verwenden SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html) | 
| Spark ML | [SageMaker AI Spark ML Servierbehälter](https://github.com/aws/sagemaker-sparkml-serving-container) | [SparkML-Python-SDK-Dokumentation](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/sagemaker.sparkml.html) | 

Weitere Informationen und Links zu Github-Repositorys finden Sie unter [Ressourcen für die Verwendung von Scikit-Learn mit Amazon AI SageMaker](sklearn.md) und [Ressourcen für die Verwendung von SparkML Serving mit Amazon AI SageMaker](sparkml-serving.md).

## Manuelles Angeben der vordefinierten Images
<a name="pre-built-containers-scikit-learn-manual"></a>

Wenn Sie das SageMaker Python-SDK und einen seiner Schätzer nicht zur Verwaltung des Containers verwenden, müssen Sie den entsprechenden vorgefertigten Container manuell abrufen. Die SageMaker vorgefertigten KI-Docker-Images werden in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) gespeichert. Sie können sie mithilfe ihrer vollständigen Registrierungsadressen per Push oder Pull übertragen. SageMaker AI verwendet die folgenden Docker-Image-URL-Muster für Scikit-Learn und Spark ML:
+ `{{<ACCOUNT_ID>}}.dkr.ecr.{{<REGION_NAME>}}.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:{{<SCIKIT-LEARN_VERSION>}}-cpu-py{{<PYTHON_VERSION>}}`

  Beispiel: `{{746614075791}}.dkr.ecr.{{us-west-1}}.amazonaws.com/{{sagemaker-scikit-learn:1.2-1-cpu-py3}}`
+ `{{<ACCOUNT_ID>}}.dkr.ecr.{{<REGION_NAME>}}.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:{{<SPARK-ML_VERSION>}}`

  Beispiel: `{{341280168497}}.dkr.ecr.{{ca-central-1}}.amazonaws.com/{{sagemaker-sparkml-serving:2.4}}`

Informationen zu Konto IDs - und AWS Regionsnamen finden Sie unter [Docker-Registrierungspfade](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths) und Beispielcode.