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Ressources à utiliser Scikit-learn avec Amazon SageMaker AI
Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker AI pour entraîner et déployer un modèle à l'aide d'un Scikit-learn code personnalisé. Les Scikit-learn estimateurs et modèles du SDK SageMaker AI Python et les Scikit-learn conteneurs open source d' SageMaker IA facilitent l'écriture d'un Scikit-learn script et son exécution dans l'IA. SageMaker La section suivante fournit des documents de référence que vous pouvez utiliser pour apprendre à utiliser Scikit-learn l' SageMaker IA.
Exigences
Scikit-learn La version 1.4 comporte les dépendances suivantes.
| Dépendance | Version minimale |
|---|---|
| Python | 3,10 |
| NumPy | 2.1.0 |
| SciPy | 1.15.3 |
| joblib | 1.5.2 |
| threadpoolctl | 3.6.0 |
Le Scikit-learn conteneur SageMaker AI prend en charge les Scikit-learn versions suivantes.
| Scikit-learn Version prise en charge | Version minimale 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 ou 3.4 |
Pour des informations générales sur l'écriture de scripts d' Scikit-learn entraînement et l'utilisation d' Scikit-learn estimateurs et de modèles avec l' SageMaker IA, consultez la section Utilisation Scikit-learn avec le SDK SageMaker Python
Que souhaitez-vous faire ?
Note
Matplotlib v2.2.3 ou version ultérieure est nécessaire pour exécuter les exemples de blocs-notes AI. SageMaker Scikit-learn
- Je souhaite l'utiliser Scikit-learn pour le traitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités ou l'évaluation de modèles en SageMaker IA.
-
Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, voir. https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation
Pour un article de blog sur la formation et le déploiement d'un Scikit-learn modèle, consultez Amazon SageMaker AI ajoute un Scikit-Learn support
. Pour obtenir la documentation, veuillez consulter ReadTheDocs
. - Je souhaite entraîner un Scikit-learn modèle personnalisé en SageMaker IA.
-
Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, voir. https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris
Pour obtenir de la documentation, voir Entraîner un modèle avec Scikit-learn
. - J'ai un Scikit-learn modèle que j'ai formé à l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un terminal hébergé.
-
Pour plus d'informations, consultez la section Déployer Scikit-learn des modèles
. - J'ai un Scikit-learn modèle que j'ai formé en dehors de l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un point de terminaison basé sur SageMaker l'IA
-
Pour plus d’informations, consultez Déploiement de points de terminaison à partir de données de modèle
. - Je souhaite consulter la documentation de l'API pour les Scikit-learn classes du SDK Amazon SageMaker Python
. -
Pour plus d'informations, consultez la section Scikit-learnClasses
. - Je souhaite obtenir des informations sur les Scikit-learn conteneurs SageMaker AI.
-
Pour plus d'informations, consultez la section GitHub Référentiel de SageMaker Scikit-learn conteneurs
.
