Manuel de référence d'API pour Amazon SageMaker Autopilot

Amazon SageMaker fournit une documentation de référence d'API qui décrit toutes les opérations REST et les types de données utilisés par Autopilot, ainsi qu'un kit SDK Amazon SageMaker Python de niveau supérieur que vous pouvez utiliser pour créer et gérer des tâches AutoML. Il fournit également une interface de ligne de commande (CLI), un kit SDK AWS pour Python (Boto) pour les clients de niveau inférieur des services SageMaker, ainsi que des kits SDK pour .NET, C++, Go, Java, JavaScript, PHP V3 et Ruby V3. Les sections suivantes décrivent ces interfaces de programmation Autopilot.

Référence d'API pour SageMaker

Cette API fournit des API de service HTTP pour la création et la gestion de ressources Amazon SageMaker Autopilot.

Actions

• CreateAutoMLJob

• DescribeAutoMLJob

• ListAutoMLJobs

• ListCandidatesForAutoMLJob

• StopAutoMLJob

Types de données

• AutoMLCandidate

• AutoMLCandidateStep

• AutoMLChannel

• AutoMLContainerDefinition

• AutoMLDataSource

• AutoMLJobArtifacts

• AutoMLJobCompletionCriteria

• AutoMLJobConfig

• AutoMLJobObjective

• AutoMLJobSummary

• AutoMLOutputDataConfig

• AutoMLPartialFailureReason

• AutoMLS3DataSource

• AutoMLSecurityConfig

• CandidateArtifactLocations

• CandidateProperties

• FinalAutoMLJobObjectiveMetric

• MetricDatum

• ModelDeployConfig

• ModelDeployResult

• ResolvedAttributes

• TuningJobCompletionCriteria

Pour de plus amples informations sur l'API REST SageMaker, veuillez consulter API and SDK Reference (Référence API et SDK).

Kit SDK Amazon SageMaker Python

Cette bibliothèque Python fournit plusieurs abstractions de haut niveau pour travailler avec SageMaker. Les classes suivantes peuvent être utilisées pour gérer les tâches AutoML.

• AutoML

• AutoMLInput

• AutoMLJob

• CandidateEstimator

• CandidateStep

Pour de plus amples informations sur la façon dont ce kit SDK Python simplifie l'entraînement et le déploiement de modèle, veuillez consulter Using the Amazon SageMaker Python SDK (Utilisation du kit SDK Amazon SageMaker Python).

AWSInterface de ligne de commande (CLI)

La AWS CLI fournit des API pour la création et la gestion de ressources SageMaker. Voici les commandes de la AWS CLI pour Amazon SageMaker Autopilot.

• create-auto-ml-job

• describe-auto-ml-job

• list-auto-ml-jobs

• list-candidates-for-auto-ml-job

• stop-auto-ml-job

AWSKit SDK pour Python (Boto3)

Boto est le kit SDK Amazon Web Services (AWS) pour Python. Il permet aux développeurs Python de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. Boto fournit une API client de niveau inférieur qui se mappe sur l'API du service SageMaker sous-jacente. Voici une liste des méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client.

• create_auto_ml_job()

• describe_auto_ml_job()

• list_auto_ml_jobs()

• list_candidates_for_auto_ml_job()

• stop_auto_ml_job()

AWSKit SDK pour .NET

Le kit SDK .NET permet aux développeurs de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. L'API se mappe sur l'API de service SageMaker sous-jacente. Voici une liste des méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client.

• CreateAutoMLJob

• DescribeAutoMLJob

• ListAutoMLJobs

• ListCandidatesForAutoMLJob

• StopAutoMLJob

AWS SDK pour C++

Le kit SDK C++ permet aux développeurs de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. L'API se mappe sur l'API de service SageMaker sous-jacente. Pour de plus amples informations sur les méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client, veuillez consulter Aws::SageMaker::SageMakerClient Class Reference.

AWSKit SDK pour Go

Le kit SDK Go permet aux développeurs de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. L'API se mappe sur l'API de service SageMaker sous-jacente. Voici une liste des méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client.

• CreateAutoMLJob

• DescribeAutoMLJob

• ListAutoMLJobs

• ListCandidatesForAutoMLJob

• StopAutoMLJob

AWSKit SDK pour Java

Le kit SDK Java permet aux développeurs de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. L'API se mappe sur l'API de service SageMaker sous-jacente. Voici une liste des méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client.

• createAutoMLJob

• describeAutoMLJob

• listAutoMLJobs

• listCandidatesForAutoMLJob

• stopAutoMLJob

AWSKit SDK pour JavaScript

Le kit SDK JavaScript permet aux développeurs de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. L'API se mappe sur l'API de service SageMaker sous-jacente. Voici une liste des méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client.

• createAutoMLJob

• describeAutoMLJob

• listAutoMLJobs

• listCandidatesForAutoMLJob

• stopAutoMLJob

AWS SDK pour PHP V3

Le kit SDK PHP V3 permet aux développeurs de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. L'API se mappe sur l'API de service SageMaker sous-jacente. Voici une liste des méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client.

• CreateAutoMLJob

• DescribeAutoMLJob

• ListAutoMLJobs

• ListCandidatesForAutoMLJob

• StopAutoMLJob

AWSSDK pour Ruby V3

Le kit SDK Ruby V3 permet aux développeurs de créer, configurer et gérer des services AWS tels que SageMaker. L'API se mappe sur l'API de service SageMaker sous-jacente. Voici une liste des méthodes utilisées pour gérer les tâches AutoML avec la classe Client.

• create_auto_ml_job()

• describe_auto_ml_job()

• list_auto_ml_jobs()

• list_candidates_for_auto_ml_job()

• stop_auto_ml_job()