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API를 사용하여 텍스트 분류를 위한 AutoML 작업 생성
다음 지침은 SageMaker API Reference를 사용하여 텍스트 분류 문제 유형에 대한 SageMaker 파일럿 실험으로 Amazon Autopilot 작업을 생성하는 방법을 보여줍니다.
참고
텍스트 및 이미지 분류, 시계열 예측, 대형 언어 모델 미세 조정 등의 작업은 AutoML REST API 버전 2를 통해서만 사용할 수 있습니다. 선택한 언어가 Python인 경우 Amazon SageMaker Python SDK의 AutoMLv2 객체를
편리한 사용자 인터페이스를 선호하는 사용자는 Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 사전 학습된 모델 및 제너레이티브 AI 기반 모델에 액세스하거나 특정 텍스트, 이미지 분류, 예측 요구 또는 제너레이티브 AI에 맞게 조정된 사용자 지정 모델을 생성할 수 있습니다.
Amazon Autopilot에서 지원하는 모든 언어로 CreateAutoMLJobV2
API 작업을 호출하여 프로그래밍 방식으로 SageMaker 오토파일럿 텍스트 분류 실험을 생성할 수 있습니다. AWS CLI
이 API 작업이 선택한 언어의 함수로 변환되는 방식에 대한 자세한 내용은 CreateAutoMLJobV2
의 추가 참고 사항 섹션 및 SDK 선택을 참조하세요. 예를 들어, Python 사용자의 경우 AWS SDK for Python (Boto3)에서 create_auto_ml_job_v2
의 전체 요청 구문을 참조하세요.
다음은 텍스트 분류에 사용되는 CreateAutoMLJobV2
API 작업에 대한 필수 및 선택적 입력 요청 파라미터 모음입니다.
필수 파라미터
텍스트 분류를 위한 Autopilot 실험을 만들기 위해 CreateAutoMLJobV2
를 호출할 때는 다음 값을 제공해야 합니다.
-
작업 이름을 지정하기 위한
AutoMLJobName
. -
데이터 소스를 지정하려면
AutoMLJobInputDataConfig
에서 하나 이상의AutoMLJobChannel
. -
AutoML 작업의 아티팩트를 저장할 Amazon S3 출력 경로를 지정하기 위한
OutputDataConfig
. -
데이터 액세스에 사용되는 역할의 ARN을 지정하기 위한
RoleArn
.
다른 모든 파라미터는 선택 사항입니다.
선택적 파라미터
다음 섹션에서는 텍스트 분류 AutoML 작업에 전달할 수 있는 몇 가지 선택적 파라미터에 대해 자세히 설명합니다.
자체 검증 데이터 세트와 사용자 지정 데이터 분할 비율을 제공하거나 Autopilot이 데이터 세트를 자동으로 분할하도록 할 수 있습니다.
각 AutoMLJobChannel
개체 (필수 매개변수 AutoML 참조JobInputDataConfig) 에는 기계 학습 모델을 구축할 때 데이터를 사용하는 방법을 지정하는 validation
값 중 하나로 training
설정할 수 있는 a가 있습니다. ChannelType
데이터 소스를 하나 이상 제공해야 하며 훈련 데이터용 및 검증 데이터용으로 최대 두 개의 데이터 소스가 허용됩니다. 데이터를 훈련 및 검증 데이터 세트로 분할하는 방법은 데이터 원본이 하나 또는 두 개인지 여부에 따라 달라집니다.
데이터를 훈련 및 검증 데이터 세트로 분할하는 방법은 데이터 원본이 한 개 또는 두 개인지에 따라 달라집니다.
-
데이터 소스가 하나뿐인 경우
ChannelType
은 기본적으로training
으로 설정되며 이 값을 가져야 합니다.-
AutoMLDataSplitConfig
의ValidationFraction
값이 설정되지 않은 경우, 기본적으로 이 소스의 데이터 중 0.2(20%)가 검증에 사용됩니다. -
ValidationFraction
을 0과 1 사이의 값으로 설정하면 데이터 세트가 지정된 값을 기준으로 분할됩니다. 여기서 값은 검증에 사용되는 데이터 세트의 비율을 지정합니다.
-
-
데이터 소스가 두 개 있는 경우,
AutoMLJobChannel
개체 중 하나의ChannelType
을 기본값인training
으로 설정해야 합니다. 다른 데이터 소스의ChannelType
은validation
으로 설정해야 합니다. 두 데이터 소스는 CSV 또는 Parquet으로 형식이 같고 스키마가 같아야 합니다. 각 소스의 모든 데이터가 훈련 또는 검증에 사용되므로 이 경우에ValidationFraction
에 대한 값을 설정하지 않아야 합니다. 이 값을 설정하면 오류가 발생합니다.
AutoML 작업에 최적의 모델 후보에 대한 자동 배포를 활성화하려면, AutoML 작업 요청에 ModelDeployConfig
을 포함하세요. 이렇게 하면 SageMaker 엔드포인트에 최상의 모델을 배포할 수 있습니다. 다음은 사용자 지정에 사용할 수 있는 구성입니다.
-
Autopilot이 엔드포인트 이름을 생성하도록 하려면
AutoGenerateEndpointName
을True
로 설정합니다. -
엔드포인트에 고유한 이름을 제공하려면
AutoGenerateEndpointName to
을 설정하세요.False
and provide a name of your choice in EndpointName