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.
Procesamiento de datos con procesadores Framework
Un FrameworkProcessor puede ejecutar trabajos de procesamiento con un marco de machine learning específico, lo que le proporciona un contenedor administrado por Amazon SageMaker AI para cualquier marco de machine learning que elija. FrameworkProcessor proporciona contenedores prediseñados para los siguientes marcos de machine learning: Hugging Face, MXNet, PyTorch, TensorFlow y XGBoost.
La FrameworkProcessor clase también ofrece la posibilidad de personalizar la configuración del contenedor. La clase FrameworkProcessor admite la especificación de un directorio fuente source_dir para los scripts y las dependencias de procesamiento. Con esta capacidad, puede dar al procesador acceso a varios scripts de un directorio en lugar de especificar solo un script. FrameworkProcessor también admite la inclusión de un archivo requirements.txt en el source_dir para personalizar las bibliotecas de Python para instalarlas en el contenedor.
Para obtener más información sobre la clase FrameworkProcessor y sus métodos y parámetros, consulte FrameworkProcessor
Para ver ejemplos del uso de un FrameworkProcessor para cada uno de los marcos de machine learning compatibles, consulte los siguientes temas.
Temas
