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AutoGluon-Tabular

AutoGluon-Tabulares un popular marco AutoML de código abierto que entrena modelos de aprendizaje automático de alta precisión en un conjunto de datos tabular sin procesar. A diferencia de los marcos AutoML existentes, que se centran principalmente en la selección de modelos e hiperparámetros, AutoGluon-Tabular tiene éxito al ensamblar varios modelos y apilarlos en varias capas. Esta página incluye información sobre las recomendaciones de instancias de Amazon EC2 y cuadernos de muestra para. AutoGluon-Tabular

Recomendación de instancia de Amazon EC2 para el algoritmo AutoGluon-Tabular

SageMaker La IA AutoGluon-Tabular admite el entrenamiento de CPU y GPU de instancia única. A pesar de que los costos por instancia son superiores, la capacitación de las GPU se realiza de forma más rápida, por lo que son más rentables. Para aprovechar el entrenamiento de la GPU, especifica el tipo de instancia como una de las instancias de la GPU (por ejemplo, P3). SageMaker AutoGluon-Tabular Actualmente, la IA no admite el entrenamiento con varias GPU.

AutoGluon-Tabular ejemplos de cuadernos

La siguiente tabla describe una variedad de cuadernos de muestra que abordan diferentes casos de uso del AutoGluon-Tabular algoritmo Amazon SageMaker AI.

Para obtener instrucciones sobre cómo crear instancias de Jupyter Notebook y acceder a ellas, que puede utilizar para ejecutar el ejemplo en SageMaker IA, consulte. Instancias de Amazon SageMaker Notebook Tras crear una instancia de bloc de notas y abrirla, selecciona la pestaña Ejemplos de SageMaker IA para ver una lista de todos los ejemplos de SageMaker IA. Para abrir un cuaderno, elija su pestaña Usar y elija Crear copia.