As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Cadernos de exemplo
<a name="train-remote-decorator-examples"></a>

Você pode transformar um código de treinamento em um ambiente de espaço de trabalho existente e qualquer código de processamento de dados e conjuntos de dados associados em um trabalho de SageMaker treinamento. Os cadernos a seguir mostram como personalizar o ambiente, configurações de trabalho e muito mais para resolver um problema de classificação de imagens, usando o algoritmo XGBoost e Hugging Face.

O [caderno quick\_start](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/sagemaker-remote-function/quick_start/quick_start.ipynb) contém os seguintes exemplos de código:
+ Como personalizar as configurações de trabalho com um arquivo de configuração.
+ Como invocar funções do Python como trabalhos, de forma assíncrona.
+ Como personalizar o ambiente de execução do trabalho trazendo dependências adicionais.
+ Como usar dependências locais com o método da função do @remote.

Os cadernos a seguir fornecem exemplos de código adicionais para tipos de problemas e implementações diferentes de ML. 
+ Para ver exemplos de código para usar o decorador @remote para um problema de classificação de imagens, abra o caderno [pytorch\_mnist.ipynb](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/pytorch_mnist_sample_notebook). Esse problema de classificação reconhece dígitos manuscritos usando o conjunto de dados de amostra do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (MNIST) modificado.
+ Para ver exemplos de código para usar o decorador @remote para o problema anterior de classificação de imagens com um script, consulte o script de amostra do PyTorch MNIST, [train.py.](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/pytorch_mnist_sample_script)
+ Para ver como o algoritmo XGBoost foi implementado com um decorador @remote, abra o caderno [XGBoost\_abalone.ipynb.](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/xgboost_abalone)
+ Para ver como o Hugging Face é integrado a um decorador @remote, abra o caderno [huggingface.ipynb.](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-remote-function/huggingface_text_classification)