Classification textuelle : TensorFlow
L’algorithme Text Classification - TensorFlow dans Amazon SageMaker AI est un algorithme d’apprentissage supervisé qui prend en charge l’apprentissage par transfert avec de nombreux modèles pré-entraînés provenant du hub TensorFlow
Rubriques
Recommandation d'instance Amazon EC2 pour l'algorithme Text Classification - TensorFlow
L'algorithme Text Classification - TensorFlow prend en charge toutes les instances de CPU et de GPU pour l'entraînement, y compris :
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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
Nous recommandons d'utiliser les instances de GPU avec davantage de mémoire pour l'entraînement avec de grandes tailles de lot. Les instances de CPU (telles que M5) et de GPU (P2, P3, G4dn ou G5) peuvent être utilisées pour l'inférence. Pour obtenir une liste complète des instances de formation et d'inférence de SageMaker dans toutes les régions AWS, consultez la Tarification d'Amazon SageMaker
Exemples de blocs-notes Text Classification - TensorFlow
Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’algorithme Text Classification – TensorFlow SageMaker AI pour l’apprentissage par transfert sur un jeu de données personnalisé, consultez le bloc-notes Présentation de JumpStart – Classification de texte
Pour savoir comment créer des instances de blocs-notes Jupyter et y accéder afin de les utiliser pour exécuter l’exemple dans SageMaker AI, consultez Instances de bloc-notes Amazon SageMaker. Après avoir créé et ouvert une instance de bloc-notes, sélectionnez l’onglet Exemples SageMaker AI pour afficher la liste de tous les exemples SageMaker AI. Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet Use (Utiliser), puis Create copy (Créer une copie).