Limiti delle risorse di ottimizzazione automatica dei modelli - Amazon SageMaker
Esempio di limiti delle risorse

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Limiti delle risorse di ottimizzazione automatica dei modelli

SageMaker imposta i seguenti limiti predefiniti per le risorse utilizzate dall'ottimizzazione automatica dei modelli:

Risorsa Regioni Limiti predefiniti Può essere aumentata fino a

Numero di processi paralleli (concomitanti) di ottimizzazione degli iperparametri

Tutti

100

N/D

Numero di iperparametri che possono essere oggetto di ricerca. *

Tutti

30

N/D

Numero di parametri definiti per processo di ottimizzazione degli iperparametri

Tutti

20

N/D

Numero di processi di addestramento paralleli per processo di ottimizzazione degli iperparametri

Tutti

10

100

[Ottimizzazione bayesiana] Numero di processi di addestramento per ogni processo di ottimizzazione degli iperparametri

Tutti

750

N/D

[Ricerca random] Numero di processi di addestramento per ogni processo di ottimizzazione degli iperparametri

Tutti

750

10000

[Hyperband] Numero di processi di addestramento per ogni processo di ottimizzazione degli iperparametri

Tutti

750

N/D

[Griglia] Numero di processi di addestramento per ogni processo di ottimizzazione degli iperparametri, specificato esplicitamente o dedotto dallo spazio di ricerca.

Tutti

750

N/D

Il numero massimo di runtime per un processo di ottimizzazione degli iperparametri

Tutti

30 giorni

N/D

* Ogni iperparametro categorico può avere al massimo 30 valori diversi.

Esempio di limiti delle risorse

Quando si pianificano i processi di ottimizzazione degli iperparametri, è necessario tenere in considerazione anche i limiti delle risorse di addestramento. Per informazioni sui limiti di risorse predefiniti per i lavori di SageMaker formazione, consulta SageMakerLimiti. Ogni istanza di addestramento simultanea su cui vengono eseguiti tutti i processi di ottimizzazione degli iperparametri conta sul numero totale di istanze di addestramento consentite. Ad esempio, se si eseguono 10 processi di ottimizzazione degli iperparametri simultanei, ognuno di questi processi esegue 100 processi di addestramento totali e 20 processi di addestramento simultanei. Ciascuno di questi processi di addestramento viene eseguito su un'istanza ml.m4.xlarge. Si applicano i seguenti limiti:

  • Numero di processi di ottimizzazione degli iperparametri simultanei: non è necessario aumentare il limite, perché 10 processi di ottimizzazione sono inferiori al limite di 100.

  • Numero di processi di addestramento per processi di ottimizzazione degli iperparametri: non è necessario aumentare il limite, perché 100 processi di addestramento sono inferiori al limite di 750.

  • Numero di processi di addestramento simultanei per processo di ottimizzazione degli iperparametri: è necessario richiedere un aumento del limite a 20, perché il limite di default è 10.

  • SageMaker formazione di istanze ml.m4.xlarge: è necessario richiedere un aumento del limite a 200, poiché sono disponibili 10 processi di ottimizzazione iperparametrica, ognuno dei quali esegue 20 lavori di formazione simultanei. Il limite predefinito è di 20 istanze.

  • SageMaker numero totale di istanze di formazione: è necessario richiedere un aumento del limite a 200, poiché sono disponibili 10 processi di ottimizzazione iperparametrica, ognuno dei quali esegue 20 lavori di formazione simultanei. Il limite predefinito è di 20 istanze.

Per richiedere un aumento delle quote:

  1. Aprire la pagina del Centro di supporto AWS effettuando l'accesso se necessario, quindi seleziona Crea caso.

  2. Nella pagina Crea caso scegli Aumento del limite di servizio.

  3. Nel pannello dei dettagli del caso, selezionate SageMaker Automatic Model Tuning [Hyperparameter Optimization] per il tipo di limite

  4. Nel pannello Richieste per la Richiesta 1, seleziona la Regione, il Limite di risorse da aumentare e il Valore del nuovo limite che richiedi. Seleziona Aggiungi un'altra richiesta se hai ulteriori richieste di aumento delle quote.

    Interfaccia utente di richiesta di aumento del limite di risorse.

  5. Nel pannello Descrizione del caso, fornisci una descrizione del tuo caso d'uso.

  6. Nel pannello Opzioni di contatto, seleziona i metodi di contatto preferiti (Web, Cchat o Telefono), quindi scegli Invia.