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# Cómo utilizar el algoritmo de clasificación de texto mediante SageMaker IA TensorFlow
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Puede utilizar la clasificación de texto, TensorFlow como un algoritmo integrado de Amazon SageMaker AI. En la siguiente sección, se describe cómo utilizar la clasificación de texto TensorFlow con el SDK de Python para SageMaker IA. Para obtener información sobre cómo utilizar la clasificación de texto, TensorFlow desde la interfaz de usuario clásica de Amazon SageMaker Studio, consulte[SageMaker JumpStart modelos preentrenados](studio-jumpstart.md).

El TensorFlow algoritmo de clasificación de texto admite el aprendizaje por transferencia mediante cualquiera de los TensorFlow modelos preentrenados compatibles. Para obtener una lista de todos los modelos prentrenados disponibles, consulte [TensorFlow Modelos Hub](text-classification-tensorflow-Models.md). Cada modelo prentrenado tiene un `model_id` de modelo único. El siguiente ejemplo emplea BERT Base Uncased (`model_id`: `tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2`) para ajustar un conjunto de datos personalizado. Todos los modelos previamente entrenados se descargan previamente del TensorFlow Hub y se almacenan en buckets de Amazon S3 para que los trabajos de capacitación se puedan ejecutar de forma aislada en la red. Utilice estos artefactos de entrenamiento de modelos pregenerados para construir un estimador de IA. SageMaker 

En primer lugar, recupere el URI de la imagen de Docker, del script de entrenamiento y del modelo prentrenado. Luego, cambie los hiperparámetros como crea conveniente. Puede ver un diccionario de Python con todos los hiperparámetros disponibles y sus valores predeterminados con `hyperparameters.retrieve_default`. Para obtener más información, consulte [Clasificación de texto: TensorFlow hiperparámetros](text-classification-tensorflow-Hyperparameter.md). Usa estos valores para construir un SageMaker estimador de IA.

**nota**  
Los valores de hiperparámetros predeterminados son diferentes para los distintos modelos. Por ejemplo, para los modelos más grandes, el tamaño de lote predeterminado es menor. 

En este ejemplo, se utiliza el conjunto de datos [https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/glue#gluesst2](https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/glue#gluesst2), que contiene reseñas positivas y negativas sobre películas. Hemos descargado previamente el conjunto de datos y hemos hecho que esté disponible en Amazon S3. Para ajustar su modelo, llame a `.fit` utilizando la ubicación de Amazon S3 del conjunto de datos de entrenamiento. Cualquier bucket de S3 utilizado en un bloc de notas debe estar en la misma AWS región que la instancia de portátil que accede a él.

```
from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris, hyperparameters
from sagemaker.estimator import Estimator

model_id, model_version = "tensorflow-tc-bert-en-uncased-L-12-H-768-A-12-2", "*"
training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"

# Retrieve the Docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(model_id=model_id,model_version=model_version,image_scope="training",instance_type=training_instance_type,region=None,framework=None)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(model_id=model_id, model_version=model_version, script_scope="training")

# Retrieve the pretrained model tarball for transfer learning
train_model_uri = model_uris.retrieve(model_id=model_id, model_version=model_version, model_scope="training")

# Retrieve the default hyperparameters for fine-tuning the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(model_id=model_id, model_version=model_version)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters["epochs"] = "5"

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/SST2/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}"

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tc-training"
s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

# Create an Estimator instance
tf_tc_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 training job
tf_tc_estimator.fit({"training": training_dataset_s3_path}, logs=True)
```

Para obtener más información sobre cómo utilizar el TensorFlow algoritmo de clasificación de SageMaker textos para transferir el aprendizaje en un conjunto de datos personalizado, consulte el cuaderno [Introducción a JumpStart la clasificación de textos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb).