Amazon에서 Scikit-learn을 사용하기 위한 리소스 SageMaker

Amazon SageMaker 을 사용하여 사용자 지정 Scikit 학습 코드를 사용하여 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. SageMaker Python SDK Scikit 학습 추정기 및 모델과 SageMaker 오픈 소스 Scikit 학습 컨테이너를 사용하면 Scikit 학습 스크립트를 작성하고 SageMaker 더 쉽게 실행할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 에서 Scikit-learn을 사용하는 방법을 배우는 데 사용할 수 있는 참조 자료를 제공합니다 SageMaker.

요구 사항

SciKit-Learn 1.2에는 다음과 같은 종속 항목이 있습니다.

종속성	최소 버전
Python	3.8
NumPy	1.17.3
SciPy	1.3.2
joblib	1.1.1
threadpoolctl	2.0.0

SageMaker Scikit-learn 컨테이너는 다음 Scikit-learn 버전을 지원합니다.

지원되는 Scikit-Learn 버전	최소 Python 버전
1.2-1	3.8
1.0-1	3.7
0.23-1	3.6
0.20.0	2.7 또는 3.4

Scikit 학습 훈련 스크립트 작성 및 에서 Scikit 학습 추정기 및 모델 사용에 대한 일반적인 내용은 SageMaker Python 에서 Scikit 학습 사용을 SDK SageMaker참조하세요.

어떤 작업을 수행하려고 합니까?

참고

SageMaker Scikit 학습 예제 노트북을 실행하려면 Matplotlib v2.2.3 이상이 필요합니다.

에서 데이터 처리, 기능 엔지니어링 또는 모델 평가에 Scikit-learn을 사용하려고 합니다 SageMaker.

샘플 Jupyter 노트북은 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation을 참조하세요.

Scikit 학습 모델 훈련 및 배포에 대한 블로그 게시물은 Amazon SageMaker adds Scikit-Learn support 를 참조하세요.

설명서는 ReadTheDocs 섹션을 참조하세요.

에서 사용자 지정 Scikit 학습 모델을 훈련하려고 합니다 SageMaker.

샘플 Jupyter 노트북은 https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris를 참조하세요.

설명서는 Scikit-learn을 사용하여 모델 훈련을 참조하세요.

에서 훈련한 Scikit 학습 모델이 SageMaker있는데 호스팅 엔드포인트에 배포하려고 합니다.

자세한 내용은 Scikit-Learn 모델 배포를 참조하세요.

외부에서 훈련한 Scikit 학습 모델이 SageMaker있으며 엔드포인트에 SageMaker 배포하고 싶습니다.

자세한 정보는 모델 데이터에서 엔드포인트 배포를 참조하세요.

Amazon SageMaker Python SDK Scikit-learn 클래스에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다.

자세한 내용은 Scikit-learn 클래스를 참조하세요.

SageMaker Scikit-learn 컨테이너에 대한 정보를 보고 싶습니다.

자세한 내용은 SageMaker Scikit-learn Container GitHub 리포지토리를 참조하세요.