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.

# ¿Cómo usar la IA? SageMaker TabTransformer
<a name="tabtransformer-modes"></a>

Se puede utilizar TabTransformer como un algoritmo integrado de Amazon SageMaker AI. En la siguiente sección se describe cómo usarlo TabTransformer con el SDK de SageMaker Python. Para obtener información sobre cómo usarlo TabTransformer desde la interfaz de usuario clásica de Amazon SageMaker Studio, consulte[SageMaker JumpStart modelos preentrenados](studio-jumpstart.md).
+ ** TabTransformer Utilícelo como algoritmo integrado**

  Utilice el algoritmo TabTransformer integrado para crear un contenedor de TabTransformer entrenamiento, como se muestra en el siguiente ejemplo de código. Puede detectar automáticamente el URI de la imagen del algoritmo TabTransformer integrado mediante la `image_uris.retrieve` API de SageMaker IA (o la `get_image_uri` API si utiliza [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) versión 2). 

  Tras especificar el URI de la TabTransformer imagen, puede utilizar el TabTransformer contenedor para crear un estimador mediante la API SageMaker AI Estimator e iniciar un trabajo de formación. El algoritmo TabTransformer integrado se ejecuta en modo script, pero el script de entrenamiento se proporciona automáticamente y no es necesario reemplazarlo. Si tiene una amplia experiencia en el uso del modo guion para crear un trabajo de SageMaker formación, puede incorporar sus propios guiones de TabTransformer formación.

  ```
  from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris
  
  train_model_id, train_model_version, train_scope = "pytorch-tabtransformerclassification-model", "*", "training"
  training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"
  
  # Retrieve the docker image
  train_image_uri = image_uris.retrieve(
      region=None,
      framework=None,
      model_id=train_model_id,
      model_version=train_model_version,
      image_scope=train_scope,
      instance_type=training_instance_type
  )
  
  # Retrieve the training script
  train_source_uri = script_uris.retrieve(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
  )
  
  train_model_uri = model_uris.retrieve(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
  )
  
  # Sample training data is available in this bucket
  training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
  training_data_prefix = "training-datasets/tabular_binary/"
  
  training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train"
  validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation"
  
  output_bucket = sess.default_bucket()
  output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"
  
  s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"
  
  from sagemaker import hyperparameters
  
  # Retrieve the default hyperparameters for training the model
  hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
  )
  
  # [Optional] Override default hyperparameters with custom values
  hyperparameters[
      "n_epochs"
  ] = "50"
  print(hyperparameters)
  
  from sagemaker.estimator import Estimator
  from sagemaker.utils import name_from_base
  
  training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")
  
  # Create SageMaker Estimator instance
  tabular_estimator = Estimator(
      role=aws_role,
      image_uri=train_image_uri,
      source_dir=train_source_uri,
      model_uri=train_model_uri,
      entry_point="transfer_learning.py",
      instance_count=1,
      instance_type=training_instance_type,
      max_run=360000,
      hyperparameters=hyperparameters,
      output_path=s3_output_location
  )
  
  # Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
  tabular_estimator.fit(
      {
          "training": training_dataset_s3_path,
          "validation": validation_dataset_s3_path,
      }, logs=True, job_name=training_job_name
  )
  ```

  Para obtener más información sobre cómo configurarlo TabTransformer como algoritmo integrado, consulte los siguientes ejemplos de cuadernos.
  + [Clasificación tabular con el algoritmo Amazon SageMaker AI TabTransformer](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Classification_TabTransformer.ipynb)
  + [Regresión tabular con el algoritmo Amazon SageMaker AI TabTransformer](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Regression_TabTransformer.ipynb)