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AutoGluon-Tabular

AutoGluon-Tabularist ein beliebtes Open-Source-AutoML-Framework, das hochgenaue Modelle für maschinelles Lernen auf einem unverarbeiteten tabellarischen Datensatz trainiert. Im Gegensatz zu bestehenden AutoML-Frameworks, die sich hauptsächlich auf die Auswahl von Modellen und Hyperparametern konzentrieren, AutoGluon-Tabular gelingt es, mehrere Modelle zusammenzufügen und sie in mehreren Schichten zu stapeln. Diese Seite enthält Informationen zu Amazon EC2 EC2-Instance-Empfehlungen und Beispiel-Notebooks für AutoGluon-Tabular.

Amazon EC2 EC2-Instance-Empfehlung für den Algorithmus AutoGluon-Tabular

SageMaker KI AutoGluon-Tabular unterstützt Einzelinstanz-CPU- und Einzelinstanz-GPU-Training. Trotz höherer Kosten pro Instance trainieren GPUs schneller und sind damit kostengünstiger. Um die Vorteile des GPU-Trainings zu nutzen, geben Sie den Instanztyp als eine der GPU-Instanzen an (z. B. P3). SageMaker KI unterstützt AutoGluon-Tabular derzeit kein Multi-GPU-Training.

AutoGluon-Tabular Beispiel-Notizbücher

In der folgenden Tabelle sind verschiedene Beispielnotizbücher aufgeführt, die sich mit verschiedenen Anwendungsfällen des Amazon SageMaker AutoGluon-Tabular AI-Algorithmus befassen.

Anweisungen zum Erstellen und Zugreifen auf Jupyter-Notebook-Instances, mit denen Sie das Beispiel in KI ausführen können, finden Sie unter. SageMaker SageMaker Amazon-Notebook-Instanzen Nachdem Sie eine Notebook-Instanz erstellt und geöffnet haben, wählen Sie die Registerkarte SageMaker KI-Beispiele, um eine Liste aller KI-Beispiele anzuzeigen. SageMaker Zum Öffnen eines Notebooks wählen Sie die Registerkarte Verwenden und dann Kopie erstellen aus.