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기본 제공 알고리즘에 대한 일반 정보
다음 표에는 Amazon에서 제공하는 각 알고리즘의 파라미터가 나열되어 SageMaker 있습니다.
| 알고리즘 이름 | 채널 이름 | 훈련 입력 모드 | 파일 유형 | 인스턴스 클래스 | 병렬화 가능 |
|---|---|---|---|---|---|
| AutoGluon-표 형식 | 훈련 및 (선택적으로) 검증 | 파일 | CSV | CPU 또는 GPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| BlazingText | train | 파일 또는 파이프 | 텍스트 파일(행당 공백으로 분류된 토큰이 포함된 하나의 문장) | CPU 또는 GPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| CatBoost | 훈련 및 (선택적으로) 검증 | 파일 | CSV | CPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| DeepAR Forecasting | train 및 (선택 사항) test | 파일 | JSON 라인 또는 Parquet | CPU 또는 GPU | 예 |
| Factorization Machines | train 및 (선택 사항) test | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf | CPU(밀집 데이터의 경우 GPU) | 예 |
| 이미지 분류 - MXNet | train 및 validation, (선택 사항) train_lst, validation_lst 및 model | 파일 또는 파이프 | recordIO 또는 이미지 파일(.jpg 또는 .png) | GPU | 예 |
| 이미지 분류 - TensorFlow | 훈련 및 검증 | 파일 | 이미지 파일(.jpg, .jpeg 또는.png) | CPU 또는 GPU | 예(단일 인스턴스의 여러 GPU에서만 가능) |
| IP Insights | 훈련 및 (선택적으로) 검증 | 파일 | CSV | CPU 또는 GPU | 예 |
| K-Means | train 및 (선택 사항) test | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf 또는 CSV | CPU 또는 GPUCommon(하나 이상의 인스턴스에 대한 단일 GPU 디바이스) | 아니요 |
| K-Nearest-Neighbors(k-NN) | train 및 (선택 사항) test | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf 또는 CSV | CPU 또는 GPU(하나 이상의 인스턴스에 대한 단일 GPU 디바이스) | 예 |
| LDA | train 및 (선택 사항) test | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf 또는 CSV | CPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| LightGBM | 훈련/훈련 및 (선택적으로) 검증 | 파일 | CSV | CPU | 예 |
| Linear Learner | train 및 (선택 사항) validation, test 또는 모두 | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf 또는 CSV | CPU 또는 GPU | 예 |
| Neural Topic Model | train 및 (선택 사항) validation, test 또는 모두 | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf 또는 CSV | CPU 또는 GPU | 예 |
| Object2Vec | train 및 (선택 사항) validation, test 또는 모두 | 파일 | JSON Lines | CPU 또는 GPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| 객체 감지 - MXNet | train 및 validation, (선택 사항) train_annotation, validation_annotation 및 model | 파일 또는 파이프 | recordIO 또는 이미지 파일(.jpg 또는 .png) | GPU | 예 |
| 물체 감지 - TensorFlow | 훈련 및 검증 | 파일 | 이미지 파일(.jpg, .jpeg 또는.png) | GPU | 예(단일 인스턴스의 여러 GPU에서만 가능) |
| PCA | train 및 (선택 사항) test | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf 또는 CSV | CPU 또는 GPU | 예 |
| Random Cut Forest | train 및 (선택 사항) test | 파일 또는 파이프 | recordIO-protobuf 또는 CSV | CPU | 예 |
| 의미 체계 분할 | train 및 validation, train_annotation, validation_annotation, 및 (선택 사항) label_map 및 model | 파일 또는 파이프 | 이미지 파일 | GPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| Seq2Seq Modeling | train, validation 및 vocab | 파일 | recordIO-protobuf | GPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| TabTransformer | 훈련 및 (선택적으로) 검증 | 파일 | CSV | CPU 또는 GPU(단일 인스턴스 전용) | 아니요 |
| 텍스트 분류 - TensorFlow | 훈련 및 검증 | 파일 | CSV | CPU 또는 GPU | 예(단일 인스턴스의 여러 GPU에서만 가능) |
| XGBoost(0.90-1, 0.90-2, 1.0-1, 1.2-1, 1.2-21) | 훈련 및 (선택적으로) 검증 | 파일 또는 파이프 | CSV, LibSVM, Parquet | CPU(또는 1.2-1의 경우 GPU) | 예 |
병렬화할 수 있는 알고리즘은 분산 훈련을 위해 여러 컴퓨팅 인스턴스에 배포할 수 있습니다.
다음 항목에서는 데이터 형식, 권장 Amazon EC2 인스턴스 유형, Amazon에서 제공하는 모든 내장 알고리즘에 공통적인 CloudWatch 로그에 대한 정보를 제공합니다. SageMaker
참고
에서 관리되는 내장 알고리즘의 Docker 이미지 URI를 조회하려면 Docker 레지스트리 경로 SageMaker 및 예제 코드를 참조하십시오.
