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Treine modelos automaticamente em seu fluxo de dados
Você pode usar o Amazon SageMaker Autopilot para treinar, ajustar e implantar modelos automaticamente nos dados que você transformou em seu fluxo de dados. O Amazon SageMaker Autopilot pode usar vários algoritmos e usar o que funciona melhor com seus dados. Para obter mais informações sobre o Amazon SageMaker Autopilot, consulteSageMaker Piloto automático.
Quando você treina e ajusta um modelo, o Data Wrangler exporta seus dados para um local do Amazon S3 onde o SageMaker Amazon Autopilot pode acessá-los.
Você pode preparar e implantar um modelo escolhendo um nó no fluxo do Data Wrangler e escolhendo Exportar e Treinar na visualização prévia dos dados. Você pode usar esse método para visualizar seu conjunto de dados antes de escolher treinar um modelo nele.
Você também pode treinar e implantar um modelo diretamente do seu fluxo de dados.
O procedimento a seguir prepara e implanta um modelo a partir do fluxo de dados. Para fluxos do Data Wrangler com transformações de várias linhas, você não pode usar as transformações do fluxo do Data Wrangler ao implantar o modelo. É possível usar o procedimento a seguir para processar dados antes de usá-los para realizar inferências.
Para treinar e implantar um modelo diretamente do seu fluxo de dados, faça o seguinte.
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Escolha o + ao lado do nó que contém os dados de treinamento.
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Escolha o modelo do treinamento.
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(Opcional) Especifique um AWS KMS chave ou ID. Para obter mais informações sobre como criar e controlar chaves criptográficas para proteger seus dados, consulte AWS Key Management Service.
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Escolha Exportar e treinar.
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Depois que o Amazon SageMaker Autopilot treinar o modelo nos dados que o Data Wrangler exportou, especifique um nome para o nome do experimento.
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Em Dados de entrada, escolha Visualizar para verificar se o Data Wrangler exportou corretamente seus dados para o Amazon Autopilot. SageMaker
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Em Destino, escolha a coluna de destino.
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(Opcional) Para a localização do S3 em Dados de saída, especifique uma localização do Amazon S3 diferente da localização padrão.
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Escolha Avançar: método de treinamento.
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Escolha um método de treinamento. Para obter mais informações, consulte Modos de treinamento.
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(Opcional) Em endpoint de implantação automática, especifique um nome para o endpoint.
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Para a Opção Implantação, escolha um método de implantação. Você pode optar por implantar com ou sem as transformações que você fez em seus dados.
Importante
Você não pode implantar um modelo Amazon SageMaker Autopilot com as transformações que você fez em seu fluxo do Data Wrangler. Para obter mais informações sobre transformações, consulte Exportar para um endpoint de inferência.
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Selecione Próximo: review and create.
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Selecione Create experiment (Criar experimento).
Para obter mais informações sobre treinamento e implantação de modelo, consulte Crie um trabalho de regressão ou classificação para dados tabulares usando o AutoML API. O Autopilot mostra análises sobre o melhor desempenho do modelo. Para obter mais informações sobre desempenho, consulte Exibir um relatório de desempenho do modelo de Autopilot.
