Ottimizza più algoritmi con l'ottimizzazione degli iperparametri per trovare il modello migliore

Per creare un nuovo processo di ottimizzazione degli iperparametri (HPO) con Amazon SageMaker AI che ottimizza più algoritmi, devi fornire impostazioni di lavoro che si applicano a tutti gli algoritmi da testare e una definizione di training per ciascuno di questi algoritmi. È inoltre necessario specificare le risorse che si desidera utilizzare per il processo di ottimizzazione.

• Le impostazioni del processo da configurare includono l'avvio a caldo, l'arresto anticipato e la strategia di ottimizzazione. L'avvio a caldo e l'arresto anticipato sono disponibili solo quando si ottimizza un singolo algoritmo.

• La definizione del processo di addestramento per specificare il nome, la fonte dell'algoritmo, il parametro obiettivo e l'intervallo di valori, se necessario, per configurare l'insieme di valori degli iperparametri per ogni processo di addestramento. Configura i canali per l'input dei dati, le posizioni di output dei dati e tutti i percorso di archiviazione dei checkpoint per ogni processo di addestramento. La definizione configura anche le risorse da implementare per ogni processo di addestramento, compresi i tipi e il numero di istanze, l’addestramento spot gestito e le condizioni di arresto.

• Le risorse del processo di ottimizzazione: da distribuire, compreso il numero massimo di processi di addestramento concomitanti che un processo di ottimizzazione degli iperparametri può eseguire simultaneamente e il numero massimo di processi di addestramento che il processo di ottimizzazione degli iperparametri può eseguire.

Inizia

Puoi creare un nuovo processo di ottimizzazione degli iperparametri, clonare un processo, aggiungere o modificare i tag di un processo dalla console. È inoltre possibile utilizzare la funzione di ricerca per trovare le attività in base al nome, all'ora di creazione o allo stato. In alternativa, puoi anche eseguire lavori di ottimizzazione iperparametrica con l'API AI. SageMaker

• Nella console: per creare un nuovo lavoro, apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/, scegli Lavori di ottimizzazione iperparametrica dal menu Formazione, quindi scegli Crea processo di ottimizzazione iperparametrica. Quindi esegui le fasi di configurazione per creare un processo di addestramento per ogni algoritmo che desideri utilizzare. Queste fasi sono documentate nell'argomento Creare un processo di ottimizzazione degli iperparametri per uno o più algoritmi (console).

  Nota

  Quando avvii le fasi di configurazione, tieni presente che le funzionalità di avvio a caldo e di arresto anticipato non sono disponibili per essere usati con HPO a più algoritmi. Per utilizzare queste funzionalità, puoi ottimizzare solo un singolo algoritmo alla volta.

• Con l'API: per istruzioni sull'utilizzo dell' SageMaker API per creare un processo di ottimizzazione degli iperparametri, vedi Esempio: Hyperparameter Tuning Job. Quando chiami CreateHyperParameterTuningJobper ottimizzare più algoritmi, devi fornire un elenco di definizioni di addestramento utilizzando TrainingJobDefinitionsinvece di specificarne una sola. TrainingJobDefinition È necessario fornire impostazioni di processo che si applichino a tutti gli algoritmi da testare e una definizione di addestramento per ciascuno di questi algoritmi. È inoltre necessario specificare le risorse che si desidera utilizzare per il processo di ottimizzazione. Scegli solo uno di questi tipi di definizione a seconda del numero di algoritmi da ottimizzare.

Argomenti

• Creare un processo di ottimizzazione degli iperparametri per uno o più algoritmi (console)

• Gestire i processi di ottimizzazione e addestramento degli iperparametri