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# Ressourcen für die Verwendung von Scikit-Learn mit Amazon AI SageMaker
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Sie können Amazon SageMaker AI verwenden, um ein Modell mithilfe von benutzerdefiniertem Scikit-Learn-Code zu trainieren und bereitzustellen. Das SageMaker KI-Python-SDK Scikit-Learn-Schätzer und -Modelle und die SageMaker KI-Open-Source-Scikit-Learn-Container erleichtern das Schreiben eines Scikit-Learn-Skripts und dessen Ausführung in KI. SageMaker Der folgende Abschnitt enthält Referenzmaterial, anhand dessen Sie lernen können, wie Sie Scikit-Learn mit KI verwenden können. SageMaker 

**Voraussetzungen**

Scikit-learn 1.4 hat die folgenden Abhängigkeiten.


| -Abhängigkeit | Mindestversion | 
| --- | --- | 
| Python | 3.10 | 
| NumPy | 2.1.0 | 
| SciPy | 1.15,3 | 
| joblib | 1.5.2 | 
| Threadpoolctl | 3.6.0 | 

Der SageMaker AI Scikit-Learn-Container unterstützt die folgenden Scikit-Learn-Versionen.


| Unterstützte Scikit-Learn-Version | Minimale Python-Versionen | 
| --- | --- | 
| 1.4-2 | 3.10 | 
| 1.2-1 | 3.8 | 
| 1.0-1 | 3.7 | 
| 0.23-1 | 3.6 | 
| 0.20.0 | 2.7 oder 3.4 | 

[Allgemeine Informationen zum Schreiben von Scikit-Learn-Trainingsskripten und zur Verwendung von Scikit-Learn-Schätzern und -Modellen mit SageMaker KI finden Sie unter Scikit-Learn mit dem Python-SDK verwenden. SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html)

## Was möchten Sie tun?
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**Anmerkung**  
Matplotlib v2.2.3 oder neuer ist erforderlich, um die AI Scikit-Learn-Beispiel-Notebooks auszuführen. SageMaker 

Ich möchte Scikit-Learn für Datenverarbeitung, Feature-Engineering oder Modellevaluierung in KI verwenden. SageMaker   
[Ein Beispiel für ein Jupyter-Notebook finden Sie unter/\$1learn\$1data\$1processing\$1and\$1model\$1evaluation. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker\$1processing/scikit](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation)  
Einen Blogbeitrag zum Training und zur Implementierung eines Scikit-Learn-Modells finden Sie unter [Amazon SageMaker AI fügt](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-adds-scikit-learn-support/) Scikit-Learn-Unterstützung hinzu.  
Dokumentation finden Sie unter [ReadTheDocs](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_processing.html#data-pre-processing-and-model-evaluation-with-scikit-learn).

Ich möchte ein benutzerdefiniertes Scikit-Learn-Modell in KI trainieren. SageMaker   
[Ein Beispiel für ein Jupyter-Notizbuch finden Sie unter/\$1learn\$1iris. https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris)  
Die Dokumentation finden Sie unter [Train a Model with Scikit-learn](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#train-a-model-with-sklearn).

Ich habe ein Scikit-Learn-Modell, das ich in SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem gehosteten Endpunkt einsetzen.  
Weitere Informationen finden Sie unter [Bereitstellen von Scikit-Learn-Modellen](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-sklearn-models).

Ich habe ein Scikit-Learn-Modell, das ich außerhalb von SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem KI-Endpunkt einsetzen SageMaker   
Weitere Informationen finden Sie unter [Bereitstellen von Endpunkten aus Modelldaten](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-endpoints-from-model-data).

Ich möchte die API-Dokumentation für [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) Scikit-Learn-Klassen sehen.  
Weitere Informationen finden Sie unter [Scikit-Learn-Klassen](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/sagemaker.sklearn.html).

Ich möchte Informationen über SageMaker KI-Scikit-Learn-Container sehen.  
Weitere Informationen finden Sie im [SageMaker Scikit-Learn](https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container) Container-Repository. GitHub