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# Ressourcen zur Verwendung Scikit-learn mit Amazon SageMaker AI
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Sie können Amazon SageMaker AI verwenden, um ein Modell mithilfe von benutzerdefiniertem Scikit-learn Code zu trainieren und bereitzustellen. Das SageMaker AI-Python-SDK Scikit-learn ModelTrainers und die Modelle sowie die SageMaker Scikit-learn KI-Open-Source-Container erleichtern das Schreiben und Ausführen eines Scikit-learn Skripts in SageMaker KI. Der folgende Abschnitt enthält Referenzmaterial, anhand dessen Sie den Umgang Scikit-learn mit SageMaker KI erlernen können.

**Voraussetzungen**

Scikit-learn 1.4 hat die folgenden Abhängigkeiten.


| -Abhängigkeit | Mindestversion | 
| --- | --- | 
| Python | 3.10 | 
| NumPy | 2.1.0 | 
| SciPy | 1,15.3 | 
| joblib | 1.5.2 | 
| Threadpoolctl | 3.6.0 | 

Der SageMaker Scikit-learn AI-Container unterstützt die folgenden Scikit-learn Versionen.


| Unterstützte Scikit-learn Version | Minimale Python-Versionen | 
| --- | --- | 
| 1.4-2 | 3.10 | 
| 1.2-1 | 3.8 | 
| 1.0-1 | 3.7 | 
| 0.23-1 | 3.6 | 
| 0.20.0 | 2.7 oder 3.4 | 

Allgemeine Informationen zum Schreiben von Scikit-learn Trainingsskripten und zur Verwendung von Scikit-learn ModelTrainers AND-Modellen mit SageMaker KI finden Sie [ unter Verwenden Scikit-learn mit dem SageMaker Python-SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html).

## Was möchten Sie tun?
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**Anmerkung**  
Matplotlib v2.2.3 oder neuer ist erforderlich, um die AI-Beispiel-Notebooks auszuführen. SageMaker Scikit-learn 

Ich möchte es Scikit-learn für die Datenverarbeitung, das Feature-Engineering oder die Modellbewertung in KI verwenden. SageMaker   
Ein Beispiel für ein Jupyter-Notizbuch finden Sie unter. [ https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker\_processing/scikit\_learn\_data\_processing\_and\_model\_evaluation ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation)  
Einen Blogbeitrag zum Training und zur Bereitstellung eines Scikit-learn Modells finden Sie unter [ Amazon SageMaker AI fügt Unterstützung hinzu. Scikit-Learn ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-adds-scikit-learn-support/)  
Dokumentation finden Sie unter [ReadTheDocs](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_core.html).

Ich möchte ein benutzerdefiniertes Scikit-learn Modell in SageMaker KI trainieren.  
Ein Beispiel für ein Jupyter-Notizbuch finden Sie unter. [ https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit\_learn\_iris ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris)  
Die Dokumentation finden Sie unter [ Trainiere ein Modell mit. Scikit-learn ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html#train-a-model-with-sklearn)

Ich habe ein Scikit-learn Modell, das ich in SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem gehosteten Endpunkt bereitstellen.  
Weitere Informationen finden Sie unter Scikit-learn Modelle [ bereitstellen](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html#deploy-sklearn-models).

Ich habe ein Scikit-learn Modell, das ich außerhalb von SageMaker KI trainiert habe, und ich möchte es auf einem SageMaker KI-Endpunkt bereitstellen  
Weitere Informationen finden Sie unter [Bereitstellen von Endpunkten aus Modelldaten](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html#deploy-endpoints-from-model-data).

Ich möchte die API-Dokumentation für [ Amazon SageMaker Python ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) Scikit-learn SDK-Klassen sehen.  
Weitere Informationen finden Sie unter [ Scikit-learn Klassen](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html).

Ich möchte Informationen über SageMaker Scikit-learn KI-Container sehen.  
Weitere Informationen finden Sie unter [ SageMaker Scikit-learn GitHub Container-Repository](https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container).