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AutoGluon-Tabular

AutoGluon-Tabular es un popular marco AutoML de código abierto que entrena modelos de aprendizaje automático de alta precisión en un conjunto de datos tabular sin procesar. A diferencia de los marcos AutoML existentes, que se centran principalmente en la selección de modelos e hiperparámetros, AutoGluon -Tabular tiene éxito al ensamblar varios modelos y apilarlos en varias capas. En esta página se incluye información sobre las recomendaciones de EC2 instancias de Amazon y libretas de muestra para AutoGluon -Tabular.

Recomendación de EC2 instancias de Amazon para el algoritmo AutoGluon -Tabular

SageMaker AutoGluon-Tabular admite el entrenamiento de una sola instancia y de una sola instanciaCPU. GPU A pesar de los mayores costos por instancia, GPUs entrene más rápido, lo que las hace más rentables. Para aprovechar la GPU capacitación, especifique el tipo de instancia como una de las GPU instancias (por ejemplo, P3). SageMaker AutoGluon-Tabular actualmente no admite la formación múltiple. GPU

AutoGluon-Ejemplos de cuadernos tabulares

En la siguiente tabla se describen varios ejemplos de libretas que abordan distintos casos de uso del algoritmo Amazon SageMaker AutoGluon -Tabular.

Para obtener instrucciones sobre cómo crear instancias de Jupyter Notebook y acceder a ellas, que puede utilizar para ejecutar el ejemplo, consulte. SageMaker Instancias de Amazon SageMaker Notebook Una vez que haya creado una instancia de bloc de notas y la haya abierto, seleccione la pestaña SageMakerEjemplos para ver una lista de todos los ejemplos. SageMaker Para abrir un bloc de notas, elija su pestaña Usar y elija Crear copia.