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# Comment utiliser SageMaker AI AutoGluon -Tabular
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Vous pouvez utiliser AutoGluon -Tabular comme algorithme intégré d'Amazon SageMaker AI. La section suivante décrit comment utiliser AutoGluon -Tabular avec le SDK SageMaker Python. Pour plus d'informations sur l'utilisation de AutoGluon -Tabular depuis l'interface utilisateur Amazon SageMaker Studio Classic, consultez. [SageMaker JumpStart modèles préentraînés](studio-jumpstart.md)
+ **Utiliser AutoGluon -Tabular comme algorithme intégré**

  Utilisez l'algorithme intégré AutoGluon -Tabular pour créer un conteneur d'entraînement AutoGluon -Tabular, comme indiqué dans l'exemple de code suivant. Vous pouvez détecter automatiquement l'URI de l'image de l'algorithme intégré AutoGluon -Tabular à l'aide de l'`image_uris.retrieve`API SageMaker AI (ou de l'`get_image_uri`API si vous utilisez le [SDK Amazon SageMaker Python version 2](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)). 

  Après avoir spécifié l'URI de l'image AutoGluon -Tabular, vous pouvez utiliser le conteneur AutoGluon -Tabular pour créer un estimateur à l'aide de l'API SageMaker AI Estimator et lancer une tâche de formation. L'algorithme intégré AutoGluon -Tabular s'exécute en mode script, mais le script d'entraînement vous est fourni et il n'est pas nécessaire de le remplacer. Si vous avez une vaste expérience de l'utilisation du mode script pour créer une tâche de SageMaker formation, vous pouvez intégrer vos propres scripts de formation AutoGluon -Tabular.

  ```
  from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris
  
  train_model_id, train_model_version, train_scope = "autogluon-classification-ensemble", "*", "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[
      "auto_stack"
  ] = "True"
  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
  )
  ```

  Pour plus d'informations sur la façon de configurer le AutoGluon -Tabular en tant qu'algorithme intégré, consultez les exemples de blocs-notes suivants. Tout compartiment S3 utilisé dans ces exemples doit se trouver dans la même AWS région que l'instance de bloc-notes utilisée pour les exécuter.
  + [Classification tabulaire avec Amazon SageMaker AI AutoGluon -Algorithme tabulaire](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Classification_AutoGluon.ipynb)
  + [Régression tabulaire avec Amazon SageMaker AI AutoGluon -Algorithme tabulaire](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Regression_AutoGluon.ipynb)