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# Risorse per l'utilizzo Scikit-learn con Amazon SageMaker AI
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Puoi utilizzare Amazon SageMaker AI per addestrare e distribuire un modello utilizzando codice personalizzato. Scikit-learn L'SDK Scikit-learn ModelTrainers e i modelli SageMaker AI Python e i Scikit-learn contenitori open source SageMaker AI semplificano la scrittura di uno Scikit-learn script e la sua esecuzione nell'IA. SageMaker La sezione seguente fornisce materiale di riferimento che puoi usare per imparare a usare Scikit-learn con l'IA. SageMaker 

**Requisiti**

Scikit-learn 1.4 ha le seguenti dipendenze.


| Dipendenza | Versione minima | 
| --- | --- | 
| Python | 3.10 | 
| NumPy | 2.1.0 | 
| SciPy | 1.15.3 | 
| joblib | 1.5.2 | 
| threadpool ctl | 3.6.0 | 

Il Scikit-learn contenitore SageMaker AI supporta le seguenti Scikit-learn versioni.


|  Scikit-learn Versione supportata | Versione minima di Python | 
| --- | --- | 
| 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 o 3.4 | 

Per informazioni generali sulla scrittura di script di Scikit-learn addestramento e sull'utilizzo Scikit-learn ModelTrainers di modelli con SageMaker AI, vedi [ Utilizzo Scikit-learn con l'SDK SageMaker Python. ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html)

## Cosa desideri fare?
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**Nota**  
Matplotlib v2.2.3 o successivo è necessario per eseguire i notebook di esempio AI. SageMaker Scikit-learn 

Voglio utilizzarlo per l'elaborazione dei dati, l'ingegneria delle funzionalità o Scikit-learn la valutazione dei modelli nell'IA. SageMaker   
Per un esempio di notebook Jupyter, vedi. [ 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)  
Per un post sul blog sull'addestramento e l'implementazione di un Scikit-learn modello, vedi [ Amazon SageMaker AI aggiunge il supporto. Scikit-Learn ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-adds-scikit-learn-support/)  
Per la documentazione, consulta [ReadTheDocs](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_core.html).

Voglio addestrare un Scikit-learn modello personalizzato in SageMaker intelligenza artificiale.  
Per un esempio di notebook Jupyter, vedi. [ 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)  
Per la documentazione, vedi [ Addestrare un modello con. Scikit-learn ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html#train-a-model-with-sklearn)

Ho un Scikit-learn modello che ho addestrato in SageMaker intelligenza artificiale e desidero distribuirlo su un endpoint ospitato.  
Per ulteriori informazioni, consulta [ Scikit-learn Deploy models. ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html#deploy-sklearn-models)

Ho un Scikit-learn modello che ho addestrato al di fuori dell' SageMaker IA e desidero implementarlo su un SageMaker endpoint di intelligenza artificiale  
Per ulteriori informazioni, consulta [Deploy Endpoints from Model Data](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html#deploy-endpoints-from-model-data).

Voglio vedere la documentazione delle API per le classi SDK di [ Amazon SageMaker Python. ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) Scikit-learn   
Per ulteriori informazioni, consulta [ Scikit-learn Classi. ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html)

Voglio vedere informazioni sui Scikit-learn contenitori SageMaker AI.  
Per ulteriori informazioni, vedere [ SageMaker Scikit-learn Container GitHub repository. ](https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container)