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Beispiel: Hyperparameter-Optimierungsauftrag
In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie ein neues Notebook zum Konfigurieren und Starten eines Hyperparameter-Optimierungsauftrags erstellen. Der Optimierungsauftrag nutzt den XGBoost Algorithmus mit Amazon SageMaker AI, um ein Modell zu trainieren, das dann vorhersagt, ob ein Kunde eine Banktermineinlage registriert, nachdem er per Telefon kontaktiert wurde.
Sie verwenden das Low-Level-SDK SDK for Python (Boto3), um den Hyperparameter-Tuning-Job zu konfigurieren und zu starten und den Status von Hyperparameter-Tuning-Jobs AWS Management Console zu überwachen. Sie können auch das Amazon SageMaker AI Amazon SageMaker Python SDK
Voraussetzungen
Sie benötigen zur Ausführung des Codes in diesem Beispiel
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Ein Amazon-S3-Bucket zum Speichern Ihres Trainingsdatensatzes und der während des Trainings erstellten Modellartefakte
Themen
- Erstellen einer Notebook-Instance
- Holen Sie sich den Amazon SageMaker AI Boto 3-Client
- Holen Sie sich die SageMaker AI-Ausführungsrolle
- Verwenden Sie einen Amazon-S3-Bucket für Eingaben und Ausgaben
- Herunterladen, Vorbereiten und Hochladen von Trainingsdaten
- Konfigurieren und Starten eines Hyperparameter-Optimierungsauftrags
- Bereinigen
