Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

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使用 Spark ML 和 Scikit-learn 的特征处理

在使用 Amazon A SageMaker I 内置算法或自定义算法训练模型之前，您可以使用 Spark 和 scikit-learn 预处理器来转换数据和设计功能。

使用 Spark ML 的特征处理

你可以使用 SageMaker AI 笔记本中的无服务器 ETL（提取、转换、加载）服务 Glue 运行 Spark ML 作业。Amazon您还可以连接到现有 EMR 集群以使用 Amazon EMR 运行 Spark ML 作业。为此，你需要一个 Amazon Identity and Access Management (IAM) 角色来授予从你的 A SageMaker I 笔记本向进行呼叫的权限 Amazon Glue。

设计功能后，您可以将 Spark ML 作业打包并序列化 MLeap到 MLeap 容器中，然后将其添加到推理管道中。您不需要使用外部管理的 Spark 集群。使用此方法，您可以从几个示例行无缝扩展到数 TB 的数据。相同的转换器可同时在训练和推理期间使用，因此您不需要重复预处理和特征设计逻辑，或者开发一次性解决方案来保存这些模型。借助推导管道，您不需要维护外部基础设施，可以直接利用数据输入进行预测。

当你在上运行 Spark ML 作业时 Amazon Glue，Spark ML 管道会被序列化为MLeap格式。然后，您可以将该作业与 SageMaker AI 推理管道中的 SparkML 模型服务容器一起使用。 MLeap是机器学习管道的序列化格式和执行引擎。它支持 Spark、Scikit-Learn 以及 TensorFlow 用于训练管道并将其导出到名为 Bundle 的序列化管道。 MLeap 您可以将捆绑包反序列化回 Spark 以进行批处理模式评分，也可以反序列化到 MLeap运行时以支持实时 API 服务。

有关展示如何使用 Spark ML 进行功能处理的示例，请参阅在 Amazon EMR 中使用 Apache Spark 训练机器学习模型并在人工智能示例笔记本 SageMaker 中部署。

使用 Scikit-Learn 的特征处理

你可以直接在 Amazon AI 中运行 scikit-learn 任务并将其打包到容器中。 SageMaker 在一个 Python 代码示例中，生成通过费雪鸢尾花卉数据集进行训练的 scikit-learn 特征化模型并根据形态指标来预测鸢尾花。有关该示例，请参阅使用 Sagemaker Scikit-learn 的 IRIS 训练和预测。