내장 알고리즘에 대한 일반 정보 - 아마존 SageMaker

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내장 알고리즘에 대한 일반 정보

다음 표에는 Amazon에서 제공하는 각 알고리즘에 대한 파라미터가 나와 SageMaker 있습니다.

알고리즘 이름 채널 이름 훈련 입력 모드 파일 유형 인스턴스 클래스 병렬화 가능
AutoGluon-표 형식 교육 및 (선택 사항) 검증 파일 CSV CPU 또는 GPU (단일 인스턴스만 해당) 아니요
BlazingText train 파일 또는 파이프 텍스트 파일(행당 공백으로 분류된 토큰이 포함된 하나의 문장) CPU 또는 GPU (단일 인스턴스만 해당) 아니요
CatBoost 교육 및 (선택 사항) 검증 파일 CSV CPU(단일 인스턴스 전용) 아니요
DeepAR Forecasting train 및 (선택 사항) test 파일 JSON 라인 또는 Parquet CPU 또는 GPU
Factorization Machines train 및 (선택 사항) test 파일 또는 파이프 recordIO-protobuf CPU(밀집 데이터의 경우 GPU)
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
이미지 분류 - TensorFlow 교육 및 검증 파일 이미지 파일 (.jpg, .jpeg 또는.png) CPU 또는 GPU 예 (단일 인스턴스의 여러 GPU에서만 가능)
IP Insights train 및 (선택 사항) validation 파일 CSV CPU 또는 GPU
K-메인스 train 및 (선택 사항) test 파일 또는 파이프 recordIO-protobuf 또는 CSV CPU 또는 GPUCommon(하나 이상의 인스턴스에 대한 단일 GPU 디바이스) 아니요
K-Neearning (k-NN) train 및 (선택 사항) test 파일 또는 파이프 recordIO-protobuf 또는 CSV CPU 또는 GPU(하나 이상의 인스턴스에 대한 단일 GPU 디바이스)
LDA train 및 (선택 사항) test 파일 또는 파이프 recordIO-protobuf 또는 CSV CPU(단일 인스턴스 전용) 아니요
라이트 GBM 교육 및 (선택 사항) 검증 파일 CSV CPU(단일 인스턴스 전용) 아니요
Linear Learner train 및 (선택 사항) validation, test 또는 모두 파일 또는 파이프 recordIO-protobuf 또는 CSV CPU 또는 GPU
Neural Topic Model train 및 (선택 사항) validation, test 또는 모두 파일 또는 파이프 recordIO-protobuf 또는 CSV CPU 또는 GPU
Object2Vec train 및 (선택 사항) validation, test 또는 모두 파일 JSON 라인 CPU 또는 GPU (단일 인스턴스만 해당) 아니요
물체 감지 - MXNet train 및 validation, (선택 사항) train_annotation, validation_annotation 및 model 파일 또는 파이프 recordIO 또는 이미지 파일(.jpg 또는 .png) GPU
물체 감지 - TensorFlow 교육 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
Random Cut Forest train 및 (선택 사항) test 파일 또는 파이프 recordIO-protobuf 또는 CSV CPU
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 교육 및 (선택 사항) 검증 파일 CSV CPU 또는 GPU (단일 인스턴스만 해당) 아니요
텍스트 분류 - TensorFlow 교육 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) train 및 (선택 사항) validation 파일 또는 파이프 CSV, LibSVM 또는 마루 CPU (또는 1.2-1용 GPU)

병렬화할 수 있는 알고리즘은 분산 교육을 위해 여러 컴퓨팅 인스턴스에 배포할 수 있습니다.

다음 주제에서는 데이터 형식, 권장 Amazon EC2 인스턴스 유형 및 Amazon에서 제공하는 모든 내장 알고리즘에 공통적인 CloudWatch 로그에 대한 정보를 제공합니다 SageMaker.

작은 정보

에서 관리하는 내장 알고리즘의 Docker 이미지 URI를 조회하려면 을 SageMaker 참조하십시오Docker 레지스트리 경로 및 예제 코드.