Amazon SageMaker
開発者ガイド

組み込みアルゴリズムの共通パラメータ

次の表に、Amazon SageMaker によって提供される各アルゴリズムのパラメータを示します。

アルゴリズム名 チャネル名 トレーニングイメージと推論イメージレジストリパス トレーニング入力モード ファイルタイプ インスタンスクラス 並列処理可能
BlazingText トレーニング

<ecr_path>/blazingtext:<tag>

ファイルまたはパイプ テキストファイル (1 行に 1 文、スペース区切りのトークンを含む) GPU (単一インスタンスのみ) または CPU いいえ
DeepAR 予測 トレーニングおよび (オプションで) テスト

<ecr_path>/forecasting-deepar:<tag>

ファイル JSON Lines または Parquet GPU または CPU はい
因数分解機 トレーニングおよび (オプションで) テスト

<ecr_path>/factorization-machines:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf CPU (高密度データ用の GPU) はい
画像分類 トレーニングと検証、(オプションで) train_lst、validation_lst、およびモデル

<ecr_path>/image-classification:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) GPU はい
IP Insights トレーニング、および (オプションで) 検証

<ecr_path>/ipinsights:<tag>

ファイル CSV CPU または GPU はい
k-means トレーニングおよび (オプションで) テスト

<ecr_path>/kmeans:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf または CSV CPU または GPUCommon (1 つ以上のインスタンス上の単一の GPU デバイス) いいえ
K 近傍法 (k-NN) トレーニングおよび (オプションで) テスト

<ecr_path>/knn:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf または CSV CPU または GPU (1 つ以上のインスタンス上の単一の GPU デバイス) はい

LDA

トレーニングおよび (オプションで) テスト

<ecr_path>/lda:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf または CSV CPU (単一インスタンスのみ) いいえ
線形学習 トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方 <ecr_path>/linear-learner:<tag> ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf または CSV CPU または GPU はい
ニューラルトピックモデル トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方

<ecr_path>/ntm:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf または CSV GPU または CPU はい
Object2Vec トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方

<ecr_path>/object2vec:<tag>

ファイル JSON Lines GPU または CPU (単一インスタンスのみ) いいえ
オブジェクトの検出 トレーニングと検証、(オプションで) train_annotation、validation_annotation、およびモデル

<ecr_path>/object-detection:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) GPU はい
PCA トレーニングおよび (オプションで) テスト

<ecr_path>/pca:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf または CSV GPU または CPU はい
ランダムカットフォレスト トレーニングおよび (オプションで) テスト

<ecr_path>/randomcutforest:<tag>

ファイルまたはパイプ recordIO-protobuf または CSV CPU はい
セマンティックセグメンテーション トレーニングと検証、train_annotation、validation_annotation、および (オプションで) label_map およびモデル

<ecr_path>/semantic-segmentation:<tag>

ファイルまたはパイプ イメージファイル GPU (単一インスタンスのみ) いいえ

Seq2Seq モデリング

トレーニング、検証、および vocab <ecr_path>/seq2seq:<tag> ファイル recordIO-protobuf GPU (単一インスタンスのみ) いいえ
XGBoost トレーニング、および (オプションで) 検証

<ecr_path>/xgboost:<tag>

ファイル CSV または LibSVM CPU はい

並列処理可能なアルゴリズムは、トレーニングを分散するために、複数のコンピューティングインスタンスにデプロイできます。[トレーニングイメージと推論イメージレジストリパス] 列の場合、:1 バージョンタグを使用して、安定したバージョンのアルゴリズムを必ず使用してください。:1 タグを持つ推論イメージに :1 タグを含むイメージを使用して、モデルがトレーニングされるよう確実にホストすることができます。レジストリパスで :latest タグを使用すると、最新バージョンのアルゴリズムが提供されますが、下位互換性の問題が発生する可能性があります。:latest タグを実稼働環境で使用しないようにしてください。

[トレーニングイメージと推論イメージレジストリパス] 列の場合、アルゴリズムとリージョンに応じて、<ecr_path>. に次のいずれかの値を使用してください。

アルゴリズム名 AWS リージョン トレーニングイメージと推論イメージレジストリパス
因数分解機、IP Insights、k-means、K 近傍法、線形学習者、Object2Vec、ニューラルトピックモデル、PCA、ランダムカットフォレスト us-west-1 632365934929.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com
us-west-2 174872318107.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
us-east-1 382416733822.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com
us-east-2 404615174143.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com
us-gov-west-1 226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com
ap-east-1 286214385809.dkr.ecr.ap-east-1.amazonaws.com
ap-northeast-1 351501993468.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
ap-northeast-2 835164637446.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com
ap-south-1 991648021394.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com
ap-southeast-1 475088953585.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com
ap-southeast-2 712309505854.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com
ca-central-1 469771592824.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com
eu-central-1 664544806723.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com
eu-north-1 669576153137.dkr.ecr.eu-north-1.amazonaws.com
eu-west-1 438346466558.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com
eu-west-2 644912444149.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com
eu-west-3 749696950732.dkr.ecr.eu-west-3.amazonaws.com
sa-east-1 855470959533.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com
LDA us-west-1 632365934929.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com
us-west-2 266724342769.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
us-east-1 766337827248.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com
us-east-2 999911452149.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com
us-gov-west-1 226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com
ap-northeast-1 258307448986.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
ap-northeast-2 293181348795.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com
ap-south-1 991648021394.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com
ap-southeast-1 475088953585.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com
ap-southeast-2 297031611018.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com
ca-central-1 469771592824.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com
eu-central-1 353608530281.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com
eu-west-1 999678624901.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com
eu-west-2 644912444149.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com
BlazingText、イメージ分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、Seq2Seq、XGBoost (0.72) us-west-1 632365934929.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com​
us-west-2 433757028032.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
us-east-1 811284229777.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com
us-east-2 825641698319.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com
us-gov-west-1 226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com
ap-east-1 286214385809.dkr.ecr.ap-east-1.amazonaws.com
ap-northeast-1 501404015308.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
ap-northeast-2 306986355934.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com
ap-south-1 991648021394.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com
ap-southeast-1 475088953585.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com
ap-southeast-2 544295431143.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com
ca-central-1 469771592824.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com
eu-central-1 813361260812.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com
eu-north-1 669576153137.dkr.ecr.eu-north-1.amazonaws.com
eu-west-1 685385470294.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com
eu-west-2 644912444149.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com
eu-west-3 749696950732.dkr.ecr.eu-west-3.amazonaws.com
sa-east-1 855470959533.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com
XGBoost (0.90) us-west-1 746614075791.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com​
us-west-2 246618743249.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
us-east-1 683313688378.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com
us-east-2 257758044811.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com
us-gov-west-1 414596584902.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com
ap-northeast-1 354813040037.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
ap-northeast-2 366743142698.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com
ap-southeast-1 121021644041.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com
ap-southeast-2 783357654285.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com
ap-south-1 720646828776.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com
ap-east-1 651117190479.dkr.ecr.ap-east-1.amazonaws.com
ca-central-1 341280168497.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com
eu-central-1 492215442770.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com
eu-north-1 662702820516.dkr.ecr.eu-north-1.amazonaws.com
eu-west-1 141502667606.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com
eu-west-2 764974769150.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com
eu-west-3 659782779980.dkr.ecr.eu-west-3.amazonaws.com
sa-east-1 737474898029.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com
DeepAR 予測 us-west-1 632365934929.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com​
us-west-2 156387875391.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com​
us-east-1 522234722520.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com
us-east-2 566113047672.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com
us-gov-west-1 226302683700.dkr.ecr.us-gov-west-1.amazonaws.com
ap-east-1 286214385809.dkr.ecr.ap-east-1.amazonaws.com
ap-northeast-1 633353088612.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com
ap-northeast-2 204372634319.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com
ap-south-1 991648021394.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com
ap-southeast-1 475088953585.dkr.ecr.ap-southeast-1.amazonaws.com
ap-southeast-2 514117268639.dkr.ecr.ap-southeast-2.amazonaws.com
ca-central-1 469771592824.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com
eu-north-1 669576153137.dkr.ecr.eu-north-1.amazonaws.com
eu-central-1 495149712605.dkr.ecr.eu-central-1.amazonaws.com
eu-west-1 224300973850.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com
eu-west-2 644912444149.dkr.ecr.eu-west-2.amazonaws.com
eu-west-3 749696950732.dkr.ecr.eu-west-3.amazonaws.com
sa-east-1 855470959533.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com

以下のようにパスとトレーニング入力モードを使用します。

  • トレーニングジョブを作成するには (CreateTrainingJob API へのリクエストを含む)、トレーニングイメージに Docker レジストリパスとトレーニング入力モードを指定します。特定のデータセットを使用してモデルをトレーニングするには、トレーニングジョブを作成します。

     

  • モデルを (CreateModel リクエストを使用して) 作成するには、推論イメージの Docker レジストリパスを指定します。Amazon SageMaker は、エンドポイント設定に基づく機械学習コンピューティングインスタンスを起動し、アーティファクト (モデルトレーニングの結果) を含むモデルをデプロイします。