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# SageMaker AI Python SDK를 이용한 Processing 컨테이너 실행
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SageMaker Python SDK를 사용하면 `Processor` 클래스를 이용해 자체 처리 이미지를 실행할 수 있습니다. 다음 예제에서는 Amazon Simple Storage Service(S3)의 입력 1개 및 Amazon S3에 대한 출력 1개로 자체 처리 컨테이너를 실행하는 방법을 보여줍니다.

```
from sagemaker.processing import Processor, ProcessingInput, ProcessingOutput

processor = Processor(image_uri='<your_ecr_image_uri>',
                     role=role,
                     instance_count=1,
                     instance_type="ml.m5.xlarge")

processor.run(inputs=[ProcessingInput(
                        source='<s3_uri or local path>',
                        destination='/opt/ml/processing/input_data')],
                    outputs=[ProcessingOutput(
                        source='/opt/ml/processing/processed_data',
                        destination='<s3_uri>')],
                    )
```

처리 코드를 처리 이미지에 빌드하는 대신, 자체 이미지와 실행할 명령을 해당 컨테이너 내에서 실행할 코드와 함께 `ScriptProcessor`에 제공할 수 있습니다. 예제는 [자체 처리 컨테이너로 스크립트 실행](processing-container-run-scripts.md) 섹션을 참조하세요.

Amazon SageMaker Processing이 `SKLearnProcessor`을 통해 제공하는 scikit-learn 이미지를 사용하여 scikit-learn 스크립트를 실행할 수도 있습니다. 관련 예제는 [scikit-learn을 사용한 처리 작업 실행](use-scikit-learn-processing-container.md)을 참조하세요.