Parametri per algoritmi integrati - Amazon SageMaker AI

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Parametri per algoritmi integrati

La tabella seguente elenca i parametri per ciascuno degli algoritmi forniti da Amazon SageMaker AI.

Nome algoritmo Nome canale Modalità di input per l'addestramento Tipo di file Classe di istanza Parallelizzabile
AutoGluon-Tabulare addestramento e (facoltativamente) convalida File CSV CPU o GPU (solo istanza singola) No
BlazingText Addestramento File o Pipe File di testo (una frase per riga con token separati da spazio) CPU o GPU (solo istanza singola) No
CatBoost addestramento e (facoltativamente) convalida File CSV CPU (solo istanza singola) No
Previsioni DeepAR addestrare e (facoltativamente) testare File Linee JSON o parquet CPU o GPU
Macchine di fattorizzazione addestrare e (facoltativamente) testare File o Pipe recordIO-protobuf CPU (GPU per dati a densità alta)
Classificazione delle immagini - MXNet addestra e convalida (facoltativamente) train_lst, validation_lst e model File o Pipe recordIO o file immagine (.jpg o.png) GPU
Classificazione delle immagini - TensorFlow Addestramento e convalida File file di immagine (.jpg, .jpeg o.png) CPU o GPU Sì (solo su più istanze GPUs su una singola istanza)
IP Insights addestramento e (facoltativamente) convalida File CSV CPU o GPU
K-Means addestrare e (facoltativamente) testare File o Pipe recordIO-protobuf o CSV CPU o GPUCommon (dispositivo GPU singolo su una o più istanze) No
K-Nearest-Neighbors (K-nn) addestrare e (facoltativamente) testare File o Pipe recordIO-protobuf o CSV CPU o GPU (singolo dispositivo GPU su una o più istanze)
LDA addestrare e (facoltativamente) testare File o Pipe recordIO-protobuf o CSV CPU (solo istanza singola) No
LightGBM addestra/addestramento e (facoltativamente) convalida File CSV CPU
Linear Learner addestra e (facoltativamente) convalida, test o entrambi File o Pipe recordIO-protobuf o CSV CPU o GPU
Modello argomento neurale addestramento e (facoltativamente) convalida, test o entrambi File o Pipe recordIO-protobuf o CSV CPU o GPU
Object2Vec addestramento e (facoltativamente) convalida, test o entrambi File JSON Lines CPU o GPU (solo istanza singola) No
Rilevamento di oggetti - MXNet addestramento e convalida (facoltativamente) train_annotation, validation_annotation e model File o Pipe recordIO o file immagine (.jpg o.png) GPU
Rilevamento di oggetti - TensorFlow Addestramento e convalida File file di immagine (.jpg, .jpeg o.png) GPU Sì (solo su più istanze GPUs su una singola istanza)
PCA addestrare e (facoltativamente) testare File o Pipe recordIO-protobuf o CSV CPU o GPU
Random Cut Forest addestrare e (facoltativamente) testare File o Pipe recordIO-protobuf o CSV CPU
Segmentazione semantica addestramento e convalida train_annotation, validation_annotation e (facoltativamente) label_map e model File o Pipe File di immagine GPU (solo istanza singola) No
Modellazione Seq2Seq addestramento, convalida e vocab File recordIO-protobuf GPU (solo istanza singola) No
TabTransformer addestramento e (facoltativamente) convalida File CSV CPU o GPU (solo istanza singola) No
Classificazione del testo - TensorFlow Addestramento e convalida File CSV CPU o GPU Sì (solo su più istanze GPUs su una singola istanza)
XGBoost (0,90-1, 0,90-2, 1,0-1, 1,2-1, 1,2-21) addestramento e (facoltativamente) convalida File o Pipe CSV, libSVM o Parquet CPU (o GPU per 1.2-1)

Gli algoritmi che sono parallelizzabili possono essere distribuiti su più istanze di calcolo a scopo di addestramento distribuito.

I seguenti argomenti forniscono informazioni sui formati di dati, sui tipi di EC2 istanze Amazon consigliati e sui CloudWatch log comuni a tutti gli algoritmi integrati forniti da Amazon SageMaker AI.

Nota

Per cercare l'immagine Docker URIs degli algoritmi integrati gestiti dall' SageMaker intelligenza artificiale, consulta Docker Registry Paths and Example Code.