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Textklassifizierung - TensorFlow - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Textklassifizierung - TensorFlow

Der Amazon SageMaker AI Text Classification — TensorFlow Algorithmus ist ein Algorithmus für überwachtes Lernen, der Transfer-Lernen mit vielen vortrainierten Modellen aus dem TensorFlow Hub unterstützt. Verwenden Sie Transfer Learning, um eines der verfügbaren vortrainierten Modelle anhand Ihres eigenen Datensatzes zu optimieren, auch wenn eine große Menge an Textdaten nicht verfügbar ist. Der Textklassifizierungsalgorithmus verwendet eine Textzeichenfolge als Eingabe und gibt für jede Klassenbezeichnung eine Wahrscheinlichkeit aus. Trainingsdatensätze müssen im CSV-Format vorliegen. Diese Seite enthält Informationen zu Empfehlungen für Amazon EC2-Instances und Beispiel-Notizbücher für die Textklassifizierung —. TensorFlow

Amazon EC2-Instance-Empfehlung für den Textklassifizierungsalgorithmus TensorFlow

Der TensorFlow Textklassifizierungsalgorithmus unterstützt alle CPU- und GPU-Instances für das Training, einschließlich:

  • 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

Wir empfehlen die Verwendung von GPU-Instances mit mehr Arbeitsspeicher zum Training mit großen Stapelgrößen. Sowohl CPU- (wie M5) als auch GPU-Instances (P2, P3, G4dn oder G5) können für Inferenzen verwendet werden. Eine umfassende Liste der SageMaker Schulungs- und Inferenzinstanzen in verschiedenen AWS Regionen finden Sie unter SageMaker Amazon-Preise.

Textklassifizierung — TensorFlow Beispiel-Notizbücher

Weitere Informationen zur Verwendung des SageMaker TensorFlow AI-Textklassifizierungsalgorithmus für Transfer Learning an einem benutzerdefinierten Datensatz finden Sie im Notizbuch Einführung in JumpStart — Textklassifizierung.

Anweisungen zum Erstellen und Zugreifen auf Jupyter-Notebook-Instances, mit denen Sie das Beispiel in SageMaker AI ausführen können, finden Sie unter. 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.