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Utiliser Scikit-learn avec Amazon SageMaker
Vous pouvez utiliser Amazon SageMaker pour entraîner et déployer un modèle à l'aide du code Scikit-learn personnalisé. Les estimateurs et modèles Scikit-learn du SDK SageMaker Python et les conteneurs SageMaker open source Scikit-learn facilitent l'écriture d'un script Scikit-learn et son exécution. SageMaker
Prérequis
Scikit-learn 1.2 a les dépendances suivantes.
Dépendance | Version minimale |
---|---|
Python | 3.8 |
NumPy | 1.17.3 |
SciPy | 1.3.2 |
joblib | 1.1.1 |
threadpoolctl | 2.0.0 |
Le conteneur SageMaker Scikit-learn prend en charge les versions suivantes de Scikit-learn.
Version Scikit-learn prise en charge | Version minimale de Python |
---|---|
1.2-1 |
3.8 |
1.0-1 |
3.7 |
0.23-1 |
3.6 |
0.20.0 |
2.7 ou 3.4 |
Que souhaitez-vous faire ?
Note
Matplotlib v2.2.3 ou version ultérieure est nécessaire pour exécuter les exemples de blocs-notes Scikit-learn. SageMaker
- Je veux utiliser Scikit-learn pour le traitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités ou l'évaluation de modèles dans SageMaker.
-
Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, voir https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples
/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation. Pour obtenir la documentation, veuillez consulter ReadTheDocs
. - Je souhaite former un modèle Scikit-learn personnalisé dans SageMaker.
-
Pour un exemple de bloc-notes Jupyter, consultez https://github.com/awslabs/ amazon-sagemaker-examples /tree/master/ sagemaker-python-sdk /scikit_learn_iris
. Pour obtenir de la documentation, veuillez consulter Former un modèle avec Scikit-learn
. - J'ai un modèle Scikit-learn que j'ai utilisé et je souhaite le déployer sur un point de terminaison hébergé. SageMaker
-
Pour de plus amples informations, veuillez consulter Deploy Scikit-learn models (Déploiement de modèles Scikit-learn)
. - J'ai un modèle Scikit-learn que j'ai appris en dehors de SageMaker ce modèle et je souhaite le déployer sur un terminal SageMaker
-
Pour de plus amples informations, veuillez consulter Deploy Endpoints from Model Data (Déploiement de points de terminaison à partir de données de modèle)
. - Je souhaite consulter la documentation de l'API pour les classes Scikit-learn du SDK Amazon SageMaker Python
. -
Pour de plus amples informations, veuillez consulter Scikit-learn Classes (Classes Scikit-learn)
. - Je souhaite voir des informations sur les conteneurs SageMaker Scikit-learn.
-
Pour plus d'informations, consultez le référentiel SageMaker Scikit-Learn
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