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Interpretabilidad en AWS
Puede usar instancias de Jupyter administradas por Amazon SageMaker para instalar fácilmente los módulos de Python mediante Conda y. pip Para obtener información sobre los paquetes de Python para SHAP y los métodos integrados basados en gradientes, consulte la sección Recursos. Para trabajos más pequeños y pruebas locales en una instancia Jupyter de Sagemaker, puede ser suficiente con utilizar los métodos de estos paquetes de Python. Si utiliza un modelo gestionado por SageMaker, SageMaker Clarify ofrece métodos prácticos para lanzar Kernel SHAP en una instancia dedicada y descargar el cálculo mientras un desarrollador de modelos sigue trabajando en su instancia de Jupyter. Para obtener más información, consulte Creación de líneas base de atributos de entidades e informes de explicabilidad en la documentación de SageMaker.
