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# フレームワークプロセッサによるデータ処理
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`FrameworkProcessor` は、指定された機械学習フレームワークを使用して Processing ジョブを実行できます。これにより、選択した機械学習フレームワークに対応する Amazon SageMaker AI マネージドコンテナが提供されます。`FrameworkProcessor` は、Hugging Face、MXNet、PyTorch、TensorFlow、および XGBoost といった機械学習フレームワークのために事前に作成されたコンテナを提供します。

`FrameworkProcessor` クラスは、コンテナ設定のカスタマイズも提供します。`FrameworkProcessor` クラスは、処理スクリプトと依存関係のソースディレクトリ `source_dir` の指定をサポートしています。この機能により、1 つのスクリプトだけを指定する代わりに、プロセッサが 1 つのディレクトリ内の複数のスクリプトにアクセスできるようになります。また `FrameworkProcessor` は、`source_dir` に `requirements.txt` ファイルを含めて、コンテナにインストールするように Python ライブラリをカスタマイズすることもサポートしています。

`FrameworkProcessor` クラスとそのメソッドおよびパラメータの詳細については、*Amazon SageMaker AI Python SDK* の「[FrameworkProcessor](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/processing.html#sagemaker.processing.FrameworkProcessor)」を参照してください。

サポートされている各機械学習フレームワークでの `FrameworkProcessor` の使用例については、次のトピックを参照してください。

**Topics**
+ [Amazon SageMaker Python SDK で HuggingFaceProcessor を使用するコード例](processing-job-frameworks-hugging-face.md)
+ [MXNet フレームワークプロセッサ](processing-job-frameworks-mxnet.md)
+ [PyTorch フレームワークプロセッサ](processing-job-frameworks-pytorch.md)
+ [TensorFlow フレームワークプロセッサ](processing-job-frameworks-tensorflow.md)
+ [XGBoost フレームワークプロセッサ](processing-job-frameworks-xgboost.md)