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AutoGluon-Tabular

AutoGluon-Tabularist ein beliebtes Open-Source-AutoML-Framework, das hochgenaue Modelle für maschinelles Lernen anhand eines unverarbeiteten tabellarischen Datensatzes trainiert. Im Gegensatz zu bestehenden AutoML-Frameworks, die sich hauptsächlich auf die Modell- und Hyperparameterauswahl konzentrieren, AutoGluon-Tabular gelingt es, mehrere Modelle zusammenzufügen und sie in mehreren Ebenen zu stapeln. Diese Seite enthält Informationen zu Empfehlungen für Amazon EC2-Instances und Beispiel-Notebooks für. AutoGluon-Tabular

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

SageMaker AI 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 Instance-Typ als eine der GPU-Instances an (z. B. P3). SageMaker AI unterstützt AutoGluon-Tabular derzeit kein Training mit mehreren GPUs.

AutoGluon-Tabular Beispiel für Notebooks

In der folgenden Tabelle werden verschiedene Beispiel-Notebooks beschrieben, 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 AI ausführen können, finden Sie unter. SageMaker SageMaker Amazon-Notebook-Instances Nachdem Sie eine Notebook-Instanz erstellt und geöffnet haben, wählen Sie den Tab SageMaker AI-Beispiele, um eine Liste aller AI-Beispiele anzuzeigen. SageMaker Zum Öffnen eines Notebooks wählen Sie die Registerkarte Verwenden und dann Kopie erstellen aus.