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# Recursos para usar Scikit-learn con Amazon SageMaker AI
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Puede usar Amazon SageMaker AI para entrenar e implementar un modelo mediante Scikit-learn código personalizado. Los Scikit-learn estimadores y modelos del SDK de Python para SageMaker IA y los Scikit-learn contenedores de código abierto de SageMaker IA facilitan la escritura de un Scikit-learn script y su ejecución en SageMaker IA. En la siguiente sección, se proporciona material de referencia que puede utilizar para aprender a utilizar Scikit-learn la IA. SageMaker 

**Requisitos**

Scikit-learn 1.4 tiene las siguientes dependencias.


| Dependencia | Versión mínima | 
| --- | --- | 
| Python | 3.10 | 
| NumPy | 2.1.0 | 
| SciPy | 1.15.3 | 
| joblib | 1.5.2 | 
| threadpoolctl | 3.6.0 | 

El Scikit-learn contenedor SageMaker AI es compatible con las siguientes Scikit-learn versiones.


|  Scikit-learn Versión compatible | Versión mínima de Python | 
| --- | --- | 
| 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 o 3.4 | 

Para obtener información general sobre la redacción de guiones de Scikit-learn entrenamiento y el uso de Scikit-learn estimadores y modelos con SageMaker IA, consulte [Uso Scikit-learn con el SDK de SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html).

## ¿Qué quiere hacer?
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**nota**  
Se requiere Matplotlib v2.2.3 o posterior para ejecutar los cuadernos de ejemplo de IA. SageMaker Scikit-learn 

Quiero utilizarlos para el procesamiento de datos, Scikit-learn la ingeniería de características o la evaluación de modelos en IA. SageMaker   
Para ver un ejemplo de cuaderno Jupyter, consulte. [https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker\_processing/scikit\_learn\_data\_processing\_and\_model\_evaluation](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation)  
Para ver una entrada de blog sobre el entrenamiento y la implementación de un Scikit-learn modelo, consulta [Amazon SageMaker AI adds Scikit-Learn support](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-adds-scikit-learn-support/).  
Para obtener la documentación, consulte [ReadTheDocs](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_processing.html#data-pre-processing-and-model-evaluation-with-scikit-learn).

Quiero entrenar un Scikit-learn modelo personalizado en SageMaker IA.  
Para ver un ejemplo de cuaderno Jupyter, consulte. [https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit\_learn\_iris](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris)  
Para obtener documentación, consulte [Entrenar un modelo con](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#train-a-model-with-sklearn). Scikit-learn

Tengo un Scikit-learn modelo que he formado en SageMaker IA y quiero implementarlo en un punto final alojado.  
Para obtener más información, consulte [Implementar Scikit-learn modelos](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-sklearn-models).

Tengo un Scikit-learn modelo que he entrenado fuera de la SageMaker IA y quiero implementarlo en un punto final de SageMaker IA  
Para obtener más información, consulte [Deploy Endpoints from Model Data](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-endpoints-from-model-data).

Quiero ver la documentación de la API para las Scikit-learn clases [del SDK de Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).  
Para obtener más información, consulte [Scikit-learnClases](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/sagemaker.sklearn.html).

Quiero ver información sobre los Scikit-learn contenedores de SageMaker IA.  
Para obtener más información, consulte [ GitHub Repositorio de SageMaker Scikit-learn contenedores](https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container).