Erstellen Sie einen AutoML-Job für die Textklassifizierung mithilfe der API - Amazon SageMaker KI
Erforderliche ParameterOptionale Parameter

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Erstellen Sie einen AutoML-Job für die Textklassifizierung mithilfe der API

Die folgenden Anweisungen zeigen, wie Sie einen Amazon SageMaker Autopilot-Job als Pilotversuch für Problemtypen mit der Textklassifizierung mithilfe von SageMaker AI API Reference erstellen.

Anmerkung

Aufgaben wie Text- und Bildklassifizierung, Zeitreihenprognosen und Feinabstimmung großer Sprachmodelle sind ausschließlich über die Version 2 der AutoML-REST-API verfügbar. Wenn Ihre bevorzugte Sprache Python ist, können Sie direkt auf AWS SDK for Python (Boto3)das MLV2 Auto-Objekt des Amazon SageMaker Python SDK verweisen.

Benutzer, die den Komfort einer Benutzeroberfläche bevorzugen, können Amazon SageMaker Canvas verwenden, um auf vortrainierte Modelle und generative KI-Grundmodelle zuzugreifen oder benutzerdefinierte Modelle zu erstellen, die auf bestimmte Text-, Bildklassifizierungs-, Prognoseanforderungen oder generative KI zugeschnitten sind.

Sie können programmgesteuert ein Autopilot-Textklassifizierungsexperiment erstellen, indem Sie die CreateAutoMLJobV2API-Aktion in einer beliebigen Sprache aufrufen, die von Amazon SageMaker Autopilot oder dem unterstützt wird. AWS CLI

Informationen darüber, wie diese API-Aktion in eine Funktion in der Sprache Ihrer Wahl übersetzt wird, finden Sie im Abschnitt Siehe auch von CreateAutoMLJobV2 und wählen Sie ein SDK aus. Als Beispiel für Python-Benutzer finden Sie die vollständige Anforderungssyntax von create_auto_ml_job_v2 in AWS SDK for Python (Boto3).

Im Folgenden finden Sie eine Sammlung von obligatorischen und optionalen Eingabeanforderungsparametern für die CreateAutoMLJobV2 API-Aktion, die bei der Textklassifizierung verwendet wird.

Erforderliche Parameter

Wenn Sie CreateAutoMLJobV2 aufrufen, um ein Autopilot-Experiment zur Textklassifizierung zu erstellen, müssen Sie die folgenden Werte angeben:

Alle anderen Parameter sind optional.

Optionale Parameter

Die folgenden Abschnitte enthalten Einzelheiten zu einigen optionalen Parametern, die Sie an Ihren AutoML-Auftrag zur Textklassifizierung übergeben können.

Sie können Ihren eigenen Validierungsdatensatz und ein benutzerdefiniertes Datenteilungsverhältnis angeben oder den Datensatz automatisch von Autopilot teilen lassen.

Jedes AutoMLJobChannelObjekt (siehe den erforderlichen Parameter Auto MLJob InputDataConfig) hat einenChannelType, der entweder auf training oder validation Werte gesetzt werden kann, die angeben, wie die Daten bei der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen verwendet werden sollen.

Es muss mindestens eine Datenquelle bereitgestellt werden, und es sind maximal zwei Datenquellen zulässig: eine für Trainingsdaten und eine für Validierungsdaten. Wie Sie die Daten in Trainings- und Validierungsdatensätze aufteilen, hängt davon ab, ob Sie über eine oder zwei Datenquellen verfügen.

Wie Sie die Daten in Trainings- und Validierungsdatensätze aufteilen, hängt davon ab, ob Sie über eine oder zwei Datenquellen verfügen.

  • Wenn Sie nur über eine Datenquelle verfügen, wird die ChannelType standardmäßig auf training eingestellt und muss diesen Wert haben.

    • Wenn der Wert ValidationFraction in AutoMLDataSplitConfig nicht festgelegt ist, werden standardmäßig 0,2 (20%) der Daten aus dieser Quelle für die Validierung verwendet.

    • Wenn für ValidationFraction ein Wert zwischen 0 und 1 festgelegt wird, wird der Datensatz anhand des angegebenen Wertes aufgeteilt. Dabei gibt der Wert den Anteil des Datensatzes an, der für die Validierung verwendet wird.

  • Wenn Sie über zwei Datenquellen verfügen, muss der ChannelType für eines der AutoMLJobChannel Objekte auf training gesetzt werden, den Standardwert. Der ChannelType der anderen Datenquelle muss auf validation gesetzt werden. Die beiden Datenquellen müssen dasselbe Format haben, entweder CSV oder Parquet, und dasselbe Schema. In diesem Fall dürfen Sie den Wert für ValidationFraction nicht festlegen, da alle Daten aus jeder Quelle entweder für das Training oder für die Validierung verwendet werden. Das Einstellen dieses Werts verursacht einen Fehler.

Um die automatische Bereitstellung für den besten Modellkandidaten eines AutoML-Auftrags zu ermöglichen, fügen Sie eine ModelDeployConfig in die AutoML-Auftragsanfrage hinzu. Dies ermöglicht die Bereitstellung des besten Modells auf einem SageMaker KI-Endpunkt. Im Folgenden finden Sie die verfügbaren Konfigurationen für die individuelle Anpassung.