Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) GitHub .

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# Exemplos de código para uso de SageMaker IA AWS SDKs
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Os exemplos de código a seguir mostram como usar o Amazon SageMaker AI com um kit de desenvolvimento de AWS software (SDK).

*Ações* são trechos de código de programas maiores e devem ser executadas em contexto. Embora as ações mostrem como chamar perfis de serviço individuais, você pode ver as ações no contexto em seus cenários relacionados.

*Cenários* são exemplos de código que mostram como realizar tarefas específicas chamando várias funções dentro de um serviço ou combinadas com outros Serviços da AWS.

**Mais atributos**
+  **[ SageMaker Guia do desenvolvedor de IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)** — Mais informações sobre SageMaker IA.
+ **[SageMaker Referência da API de IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/Welcome.html)** — Detalhes sobre todas as ações de SageMaker IA disponíveis.
+ **[AWS Centro do desenvolvedor](https://aws.amazon.com/developer/code-examples/?awsf.sdk-code-examples-product=product%23sagemaker)** — exemplos de código que você pode filtrar por categoria ou pesquisa de texto completo.
+ **[AWS Exemplos de SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)** — GitHub repositório com código completo nos idiomas preferidos. Inclui instruções para configurar e executar o código.

**Contents**
+ [Conceitos básicos](sagemaker_code_examples_basics.md)
  + [Olá SageMaker AI](sagemaker_example_sagemaker_Hello_section.md)
  + [Ações](sagemaker_code_examples_actions.md)
    + [`CreateEndpoint`](sagemaker_example_sagemaker_CreateEndpoint_section.md)
    + [`CreateModel`](sagemaker_example_sagemaker_CreateModel_section.md)
    + [`CreatePipeline`](sagemaker_example_sagemaker_CreatePipeline_section.md)
    + [`CreateTrainingJob`](sagemaker_example_sagemaker_CreateTrainingJob_section.md)
    + [`CreateTransformJob`](sagemaker_example_sagemaker_CreateTransformJob_section.md)
    + [`DeleteEndpoint`](sagemaker_example_sagemaker_DeleteEndpoint_section.md)
    + [`DeleteModel`](sagemaker_example_sagemaker_DeleteModel_section.md)
    + [`DeletePipeline`](sagemaker_example_sagemaker_DeletePipeline_section.md)
    + [`DescribePipelineExecution`](sagemaker_example_sagemaker_DescribePipelineExecution_section.md)
    + [`DescribeTrainingJob`](sagemaker_example_sagemaker_DescribeTrainingJob_section.md)
    + [`ListAlgorithms`](sagemaker_example_sagemaker_ListAlgorithms_section.md)
    + [`ListModels`](sagemaker_example_sagemaker_ListModels_section.md)
    + [`ListNotebookInstances`](sagemaker_example_sagemaker_ListNotebookInstances_section.md)
    + [`ListTrainingJobs`](sagemaker_example_sagemaker_ListTrainingJobs_section.md)
    + [`StartPipelineExecution`](sagemaker_example_sagemaker_StartPipelineExecution_section.md)
    + [`UpdatePipeline`](sagemaker_example_sagemaker_UpdatePipeline_section.md)
+ [Cenários](sagemaker_code_examples_scenarios.md)
  + [Conceitos básicos de trabalhos geoespaciais e pipelines](sagemaker_example_sagemaker_Scenario_Pipelines_section.md)
  + [Conceitos básicos de usar modelos e endpoints](sagemaker_example_sagemaker_Scenario_GettingStarted_section.md)
  + [Começando com a Amazon SageMaker Feature Store](sagemaker_example_iam_GettingStarted_028_section.md)