Come usare l'IA SageMaker CatBoost

Utilizza CatBoost come algoritmo integrato

Utilizzate l'algoritmo CatBoost integrato per creare un contenitore di CatBoost addestramento, come mostrato nel seguente esempio di codice. Puoi individuare automaticamente l'URI dell'immagine dell'algoritmo CatBoost integrato utilizzando l'image_uris.retrieveAPI SageMaker AI (o l'get_image_uriAPI se usi Amazon SageMaker Python SDK versione 2).

Dopo aver specificato l'URI CatBoost dell'immagine, puoi utilizzare il CatBoost contenitore per creare uno stimatore utilizzando l'API SageMaker AI Estimator e avviare un processo di formazione. L'algoritmo CatBoost integrato viene eseguito in modalità script, ma lo script di addestramento viene fornito automaticamente e non è necessario sostituirlo. Se hai una vasta esperienza nell'uso della modalità script per creare un lavoro di SageMaker formazione, puoi incorporare i tuoi script di CatBoost formazione.

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
)

Per ulteriori informazioni su come configurarlo CatBoost come algoritmo integrato, consultate i seguenti esempi di notebook.