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# Recursos para usar o Scikit-learn com a Amazon AI SageMaker
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Você pode usar o Amazon SageMaker AI para treinar e implantar um modelo usando o código personalizado do Scikit-learn. Os estimadores e modelos Scikit-learn do SageMaker AI Python SDK e os contêineres Scikit-learn de código aberto de SageMaker IA facilitam a criação de um script Scikit-learn e sua execução na IA. SageMaker A seção a seguir fornece material de referência que você pode usar para aprender a usar o Scikit-learn com IA. SageMaker 

**Requisitos**

O Scikit-learn 1.4 tem as seguintes dependências.


| Dependência | Versão mínima | 
| --- | --- | 
| Python | 3.10 | 
| NumPy | 2.1.0 | 
| SciPy | 1.15.3 | 
| joblib | 1.5.2 | 
| threadpoolctl | 3.6.0 | 

O contêiner SageMaker AI Scikit-learn é compatível com as seguintes versões do Scikit-learn.


| Versão compatível do Scikit-learn | Versão mínima do 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 ou 3.4 | 

[Para obter informações gerais sobre como escrever scripts de treinamento do Scikit-learn e usar estimadores e modelos do Scikit-learn com IA SageMaker , consulte Usando o Scikit-learn com o SDK do Python. SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html)

## O que você deseja fazer?
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**nota**  
O Matplotlib v2.2.3 ou mais recente é necessário para executar os notebooks de exemplo AI Scikit-learn. SageMaker 

Quero usar o Scikit-learn para processamento de dados, engenharia de recursos ou avaliação de modelos em IA. SageMaker   
Para obter um exemplo de caderno Jupyter, consulte [https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker\_processing/scikit](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker_processing/scikit_learn_data_processing_and_model_evaluation)\_learn\_data\_processing\_and\_model\_evaluation.  
Para uma postagem no blog sobre treinamento e implantação de um modelo Scikit-Learn, consulte [Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-adds-scikit-learn-support/) adiciona suporte ao Scikit-Learn.  
Para obter a documentação, consulte [ReadTheDocs](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/amazon_sagemaker_processing.html#data-pre-processing-and-model-evaluation-with-scikit-learn).

Quero treinar um modelo personalizado do Scikit-learn em IA. SageMaker   
Para um exemplo de caderno Jupyter, consulte [https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-python-sdk/scikit_learn_iris)\_learn\_iris.  
Para obter a documentação, consulte [Treinar um modelo com o Scikit-learn](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#train-a-model-with-sklearn).

Tenho um modelo Scikit-learn que treinei em SageMaker IA e quero implantá-lo em um endpoint hospedado.  
Para obter mais informações, consulte [Implantar modelos do Scikit-learn](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-sklearn-models).

Tenho um modelo Scikit-learn que treinei fora da SageMaker IA e quero implantá-lo em um endpoint de IA SageMaker   
Para mais informações, consulte [Implantar Endpoints de dados do modelo](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_sklearn.html#deploy-endpoints-from-model-data).

Quero ver a documentação da API para as aulas Scikit-learn do [SDK do Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).  
Para obter mais informações, consulte [Classes do Scikit-learn](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/sagemaker.sklearn.html).

Quero ver informações sobre os contêineres do SageMaker AI Scikit-learn.  
Para obter mais informações, consulte o repositório [SageMaker Scikit-learn Container](https://github.com/aws/sagemaker-scikit-learn-container). GitHub