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# 範例筆記本
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您可以將現有工作區環境的訓練代碼，以及任何關聯的資料處理代碼與資料集轉換為 SageMaker 訓練工作。下列筆記本顯示如何使用 XGBoost 演算法與 Hugging Face 來針對映像分類問題自訂環境、任務設定等等。

[quick\$1start 筆記本](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/sagemaker-remote-function/quick_start/quick_start.ipynb)包含下列代碼範例：
+ 如何利用組態檔案自訂任務設定。
+ 如何非同步調用 Python 函式作為任務。
+ 如何透過引入其他相依性來自訂任務執行期環境。
+ 如何利用 @remote 函式方法使用本機相依性。

下列筆記本針對不同機器學習 (ML) 問題類型及實作提供其他程式碼範例。
+ 若要針對使用 @remote 裝飾項目來解決映像分類問題查看代碼範例，請開啟 [pytorch\$1mnist.ipynb](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/pytorch_mnist_sample_notebook) 筆記本。此分類問題使用已修改的國家標準技術研究所 (MNIST) 範例資料集來辨識手寫數字。
+ 若要針對利用指令碼使用 @remote 裝飾項目來解決先前的映像分類問題查看代碼範例，請參閱 Pytorch MNIST 範例指令碼 [train.py](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/pytorch_mnist_sample_script)。
+ 若要查看 XGBoost 演算法如何使用 @remote 裝飾項目來實作：請開啟 [xgboost\$1abalone.ipynb](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/xgboost_abalone) 筆記本。
+ 若要查看 Hugging Face 如何整合 @remote 裝飾項目：請開啟 [huggingface.ipynb](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/huggingface_text_classification) 筆記本。