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# Processamento de dados com processadores de framework
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A `FrameworkProcessor` pode executar trabalhos de processamento com uma estrutura de aprendizado de máquina especificada, fornecendo a você um contêiner SageMaker gerenciado pela Amazon AI para qualquer estrutura de aprendizado de máquina que você escolher. `FrameworkProcessor`fornece contêineres pré-fabricados para as seguintes estruturas de aprendizado de máquina: Hugging Face,,, MXNet e. PyTorch TensorFlow XGBoost

A classe de `FrameworkProcessor` também fornece personalização na configuração do contêiner. A classe de `FrameworkProcessor` classe é compatível com a especificação de um diretório `source_dir` de origem para seus scripts de processamento e dependências. Com esse recurso, você pode dar ao processador acesso a vários scripts em um diretório em vez de especificar apenas um script. O `FrameworkProcessor` também é compatível com a inclusão de um arquivo `requirements.txt` no `source_dir` para personalizar as bibliotecas Python para instalação no contêiner.

Para obter mais informações sobre a `FrameworkProcessor` classe e seus métodos e parâmetros, consulte [FrameworkProcessor](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/processing.html#sagemaker.processing.FrameworkProcessor)o *Amazon SageMaker AI Python* SDK.

Para ver exemplos de uso de um `FrameworkProcessor` para cada um dos frameworks de machine learning compatíveis, consulte os tópicos a seguir.

**Topics**
+ [Exemplo de código usando HuggingFaceProcessor o Amazon SageMaker Python SDK](processing-job-frameworks-hugging-face.md)
+ [MXNet Processador de estrutura](processing-job-frameworks-mxnet.md)
+ [PyTorch Processador de estrutura](processing-job-frameworks-pytorch.md)
+ [TensorFlow Processador de estrutura](processing-job-frameworks-tensorflow.md)
+ [XGBoost Processador de estrutura](processing-job-frameworks-xgboost.md)