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Traitement des données avec les processeurs d’infrastructure
A FrameworkProcessor peut exécuter des tâches de traitement avec une structure d'apprentissage automatique spécifiée, vous fournissant ainsi un conteneur SageMaker géré par Amazon AI pour la structure d'apprentissage automatique de votre choix. FrameworkProcessorfournit des conteneurs prédéfinis pour les frameworks d'apprentissage automatique suivants : Hugging Face, MXNet,, et PyTorch TensorFlow XGBoost.
La classe FrameworkProcessor vous permet également de personnaliser la configuration du conteneur. La classe FrameworkProcessor prend en charge la spécification d’un répertoire source source_dir pour vos scripts de traitement et vos dépendances. Avec cette capacité, vous pouvez donner au processeur l’accès à plusieurs scripts d’un répertoire au lieu de spécifier un seul script. FrameworkProcessor prend également en charge l’inclusion d’un fichier requirements.txt dans source_dir pour personnaliser les bibliothèques Python à installer dans le conteneur.
Pour plus d'informations sur la FrameworkProcessor classe, ses méthodes et ses paramètres, consultez FrameworkProcessor
Pour bénéficier d’exemples d’utilisation d’un FrameworkProcessor pour chacune des infrastructures de machine learning prises en charge, consultez les rubriques suivantes.
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