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# 使用 SageMaker AI Python 软件开发工具包运行你的处理容器
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你可以使用 SageMaker Python SDK 通过`Processor`类来运行自己的处理图像。以下示例演示了如何运行您自己的处理容器，该容器具有一个来自 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 的输入和一个到 Amazon S3 的输出。

```
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>')],
                    )
```

您可以向 `ScriptProcessor` 提供您的映像、要运行的命令以及要在该容器内运行的代码，而不是将处理代码构建到处理映像中。有关示例，请参阅[使用您自己的处理容器运行脚本](processing-container-run-scripts.md)。

你也可以使用 Amazon Processing 提供的 scikit-learn SageMaker 图像`SKLearnProcessor`来运行 scikit-learn 脚本。有关示例，请参阅 [使用 scikit-learn 运行处理作业](use-scikit-learn-processing-container.md)。