是否可为sagemaker.sklearn.estimator的SKLearn指定自定义S3存储桶？

你可以通过在初始化SKLearn估计器时配置output_path参数解决这个问题，这是官方推荐的标准方案：
在创建SKLearn estimator实例时，直接传入output_path参数，值为你自定义的S3路径前缀即可，示例代码如下：

from sagemaker.sklearn import SKLearn

sklearn = SKLearn(
    entry_point="train.py", # 替换为你的训练脚本名称
    role=role, # 替换为你的SageMaker执行角色ARN
    instance_type="ml.m5.xlarge",
    instance_count=1,
    framework_version="0.23-1", # 替换为你实际使用的scikit-learn框架版本
    # 新增以下参数指定自定义输出路径
    output_path="s3://<你的自定义桶名称>/<自定义输出目录前缀>/"
)

配置完成后再调用sklearn.fit({"train": preprocessed_training_data})，训练生成的模型文件、任务输出产物都会自动上传到你指定的S3路径下，不会再写入默认S3桶。

补充说明 #

• 如果需要自定义单次训练任务的输出子路径，可在调用fit时指定job_name参数，最终输出路径会拼接为${output_path}/${job_name}/output/model.tar.gz，方便按任务维度管理产物
• 确保你使用的SageMaker执行角色已配置自定义S3桶的s3:PutObject、s3:ListBucket等必要权限，避免任务运行时报权限错误
• 如果你的训练脚本中手动指定了model_dir参数存储模型，优先级会高于estimator配置的output_path，注意保持两边路径一致避免冲突

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zhao Li