Wie benutzt man SageMaker CatBoost - Amazon SageMaker

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Wie benutzt man SageMaker CatBoost

Sie können den SageMaker integrierten Algorithmus von Amazon verwenden CatBoost . Der folgende Abschnitt beschreibt die Verwendung CatBoost mit SageMaker PythonSDK. Informationen zur Verwendung CatBoost von der Amazon SageMaker Studio Classic-Benutzeroberfläche aus finden Sie unterSageMaker JumpStart vortrainierte Modelle.

  • CatBoost Als integrierten Algorithmus verwenden

    Verwenden Sie den CatBoost integrierten Algorithmus, um einen CatBoost Trainingscontainer zu erstellen, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt. Sie können das CatBoost integrierte Algorithmus-Image URI mit dem SageMaker image_uris.retrieve API (oder dem, get_image_uri API wenn Sie Amazon SageMaker Python SDK Version 2 verwenden) automatisch erkennen.

    Nachdem Sie das CatBoost Bild angegeben habenURI, können Sie den CatBoost Container verwenden, um mithilfe des Estimators einen SageMaker Schätzer zu erstellen API und einen Trainingsjob zu starten. Der CatBoost integrierte Algorithmus wird im Skriptmodus ausgeführt, aber das Trainingsskript wird für Sie bereitgestellt und muss nicht ersetzt werden. Wenn Sie umfangreiche Erfahrung mit der Erstellung eines SageMaker Trainingsjobs im Skriptmodus haben, können Sie Ihre eigenen CatBoost Trainingsskripte integrieren.

    from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris

train_model_id, train_model_version, train_scope = "catboost-classification-model", "*", "training"
training_instance_type = "ml.m5.xlarge"

# Retrieve the docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(
    region=None,
    framework=None,
    model_id=train_model_id,
    model_version=train_model_version,
    image_scope=train_scope,
    instance_type=training_instance_type
)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
)

train_model_uri = model_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
)

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/tabular_multiclass/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train"
validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation"

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"

s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

from sagemaker import hyperparameters

# Retrieve the default hyperparameters for training the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters[
    "iterations"
] = "500"
print(hyperparameters)

from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.utils import name_from_base

training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")

# Create SageMaker Estimator instance
tabular_estimator = Estimator(
    role=aws_role,
    image_uri=train_image_uri,
    source_dir=train_source_uri,
    model_uri=train_model_uri,
    entry_point="transfer_learning.py",
    instance_count=1,
    instance_type=training_instance_type,
    max_run=360000,
    hyperparameters=hyperparameters,
    output_path=s3_output_location
)

# Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
tabular_estimator.fit(
    {
        "training": training_dataset_s3_path,
        "validation": validation_dataset_s3_path,
    }, logs=True, job_name=training_job_name
)

    Weitere Informationen zur Einrichtung CatBoost eines integrierten Algorithmus finden Sie in den folgenden Notebook-Beispielen.