Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de [ejemplos de AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples).

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Ejemplos de código para el uso de SageMaker IA AWS SDKs
<a name="sagemaker_code_examples"></a>

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar Amazon SageMaker AI con un kit de desarrollo de AWS software (SDK).

Las *acciones* son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Mientras las acciones muestran cómo llamar a las distintas funciones de servicio, es posible ver las acciones en contexto en los escenarios relacionados.

Los *escenarios* son ejemplos de código que muestran cómo llevar a cabo una tarea específica a través de llamadas a varias funciones dentro del servicio o combinado con otros Servicios de AWS.

**Más recursos**
+  **[ SageMaker Guía para desarrolladores de IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)**: más información sobre la SageMaker IA.
+ **[SageMaker Referencia de la API de IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/Welcome.html)**: detalles sobre todas las acciones de SageMaker IA disponibles.
+ **[AWS Centro para desarrolladores](https://aws.amazon.com/developer/code-examples/?awsf.sdk-code-examples-product=product%23sagemaker)**: ejemplos de código que puedes filtrar por categoría o por búsqueda de texto completo.
+ **[AWS Ejemplos de SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)**: GitHub repositorio con código completo en los idiomas preferidos. Incluye instrucciones para configurar y ejecutar el código.

**Contents**
+ [Conceptos básicos](sagemaker_code_examples_basics.md)
  + [¡Hola, SageMaker AI](sagemaker_example_sagemaker_Hello_section.md)
  + [Acciones](sagemaker_code_examples_actions.md)
    + [`CreateEndpoint`](sagemaker_example_sagemaker_CreateEndpoint_section.md)
    + [`CreateModel`](sagemaker_example_sagemaker_CreateModel_section.md)
    + [`CreatePipeline`](sagemaker_example_sagemaker_CreatePipeline_section.md)
    + [`CreateTrainingJob`](sagemaker_example_sagemaker_CreateTrainingJob_section.md)
    + [`CreateTransformJob`](sagemaker_example_sagemaker_CreateTransformJob_section.md)
    + [`DeleteEndpoint`](sagemaker_example_sagemaker_DeleteEndpoint_section.md)
    + [`DeleteModel`](sagemaker_example_sagemaker_DeleteModel_section.md)
    + [`DeletePipeline`](sagemaker_example_sagemaker_DeletePipeline_section.md)
    + [`DescribePipelineExecution`](sagemaker_example_sagemaker_DescribePipelineExecution_section.md)
    + [`DescribeTrainingJob`](sagemaker_example_sagemaker_DescribeTrainingJob_section.md)
    + [`ListAlgorithms`](sagemaker_example_sagemaker_ListAlgorithms_section.md)
    + [`ListModels`](sagemaker_example_sagemaker_ListModels_section.md)
    + [`ListNotebookInstances`](sagemaker_example_sagemaker_ListNotebookInstances_section.md)
    + [`ListTrainingJobs`](sagemaker_example_sagemaker_ListTrainingJobs_section.md)
    + [`StartPipelineExecution`](sagemaker_example_sagemaker_StartPipelineExecution_section.md)
    + [`UpdatePipeline`](sagemaker_example_sagemaker_UpdatePipeline_section.md)
+ [Escenarios](sagemaker_code_examples_scenarios.md)
  + [Introducción a las tareas y las canalizaciones geoespaciales](sagemaker_example_sagemaker_Scenario_Pipelines_section.md)
  + [Introducción a modelos y puntos de conexión](sagemaker_example_sagemaker_Scenario_GettingStarted_section.md)
  + [Primeros pasos con Amazon SageMaker Feature Store](sagemaker_example_iam_GettingStarted_028_section.md)