Textklassifizierung – TensorFlow
Der Algorithmus Textklassifizierung – TensorFlow von Amazon SageMaker AI ist ein überwachter Lernalgorithmus, der Transfer-Learning mit vielen vortrainierten Modellen aus dem TensorFlow Hub
Themen
Amazon-EC2-Instance-Empfehlung für den Textklassifizierungs-TensorFlow-Algorithmus
Der Algorithmus Textklassifizierung – TensorFlow unterstützt alle CPU- und GPU-Instances für das Training, einschließlich:
-
ml.p2.xlarge -
ml.p2.16xlarge -
ml.p3.2xlarge -
ml.p3.16xlarge -
ml.g4dn.xlarge -
ml.g4dn.16.xlarge -
ml.g5.xlarge -
ml.g5.48xlarge
Wir empfehlen die Verwendung von GPU-Instances mit mehr Arbeitsspeicher zum Training mit großen Stapelgrößen. Sowohl CPU- (wie M5) als auch GPU-Instances (P2, P3, G4dn oder G5) können für Inferenzen verwendet werden. Eine umfassende Liste der SageMaker-Trainings und Inferenz-Instances in allen AWS-Regionen finden Sie unter Preise von Amazon SageMaker
Textklassifizierung – TensorFlow-Beispiel-Notebooks
Weitere Informationen zur Verwendung des Algorithmus Textklassifizierung – TensorFlow von SageMaker AI für Transfer Learning in einem benutzerdefinierten Datensatz finden Sie im Notebook Einführung in JumpStart – Textklassifizierung
Anweisungen zum Erstellen von und Zugreifen auf Jupyter-Notebook-Instances, die Sie zum Ausführen des Beispiels in SageMaker AI verwenden können, finden Sie unter Notebook-Instances für Amazon SageMaker. Sobald Sie eine Notebook-Instance erstellt und geöffnet haben, wählen Sie die Registerkarte SageMaker-AI-Beispiele, um eine Liste aller SageMaker-AI-Beispiele zu sehen. Zum Öffnen eines Notebooks wählen Sie die Registerkarte Verwenden und dann Kopie erstellen aus.