Tune Beberapa Algoritma dengan Optimasi Hyperparameter untuk Menemukan Model Terbaik

Untuk membuat pekerjaan optimasi hyperparameter (HPO) baru dengan Amazon SageMaker yang menyetel beberapa algoritme, Anda harus menyediakan pengaturan pekerjaan yang berlaku untuk semua algoritme yang akan diuji dan definisi pelatihan untuk masing-masing algoritme ini. Anda juga harus menentukan sumber daya yang ingin Anda gunakan untuk pekerjaan penyetelan.

• Pengaturan pekerjaan untuk mengonfigurasi termasuk start hangat, penghentian awal, dan strategi penyetelan. Awal yang hangat dan penghentian awal hanya tersedia saat menyetel satu algoritma.

• Definisi pekerjaan pelatihan untuk menentukan nama, sumber algoritme, metrik objektif, dan rentang nilai, bila diperlukan, untuk mengonfigurasi kumpulan nilai hiperparameter untuk setiap pekerjaan pelatihan. Ini mengonfigurasi saluran untuk input data, lokasi keluaran data, dan lokasi penyimpanan pos pemeriksaan apa pun untuk setiap pekerjaan pelatihan. Definisi ini juga mengonfigurasi sumber daya yang akan diterapkan untuk setiap pekerjaan pelatihan, termasuk jenis dan jumlah instans, pelatihan spot terkelola, dan kondisi penghentian.

• Sumber daya pekerjaan tuning: untuk diterapkan, termasuk jumlah maksimum pekerjaan pelatihan bersamaan yang dapat dijalankan oleh pekerjaan tuning hyperparameter secara bersamaan dan jumlah maksimum pekerjaan pelatihan yang dapat dijalankan oleh pekerjaan tuning hyperparameter.

Mulai

Anda dapat membuat pekerjaan penyetelan hyperparameter baru, mengkloning pekerjaan, menambahkan, atau mengedit tag ke pekerjaan dari konsol. Anda juga dapat menggunakan fitur pencarian untuk mencari pekerjaan berdasarkan nama, waktu pembuatan, atau statusnya. Atau, Anda juga dapat melakukan pekerjaan tuning hyperparameter dengan. SageMaker API

• Di konsol: Untuk membuat pekerjaan baru, buka SageMaker konsol Amazon di https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, pilih Pekerjaan tuning Hyperparameter dari menu Pelatihan, lalu pilih Create hyperparameter tuning job. Kemudian ikuti langkah-langkah konfigurasi untuk membuat pekerjaan pelatihan untuk setiap algoritme yang ingin Anda gunakan. Langkah-langkah ini didokumentasikan dalam Buat Job Tuning Optimasi Hyperparameter untuk Satu atau Lebih Algoritma (Konsol) topik.

  catatan

  Saat Anda memulai langkah-langkah konfigurasi, perhatikan bahwa fitur mulai hangat dan penghentian awal tidak tersedia untuk digunakan dengan multi-algoritmaHPO. Jika Anda ingin menggunakan fitur-fitur ini, Anda hanya dapat menyetel satu algoritma pada satu waktu.

• Dengan API: Untuk petunjuk tentang penggunaan SageMaker API untuk membuat pekerjaan tuning hyperparameter, lihat Contoh: Hyperparameter Tuning Job. Saat Anda menelepon CreateHyperParameterTuningJobuntuk menyetel beberapa algoritme, Anda harus memberikan daftar definisi pelatihan menggunakan TrainingJobDefinitionsalih-alih menentukan satu. TrainingJobDefinition Anda harus memberikan pengaturan pekerjaan yang berlaku untuk semua algoritme yang akan diuji dan definisi pelatihan untuk masing-masing algoritme ini. Anda juga harus menentukan sumber daya yang ingin Anda gunakan untuk pekerjaan penyetelan. Pilih hanya satu dari jenis definisi ini tergantung pada jumlah algoritma yang sedang disetel.

Topik

• Buat Job Tuning Optimasi Hyperparameter untuk Satu atau Lebih Algoritma (Konsol)
• Kelola Pekerjaan Tuning dan Pelatihan Hyperparameter