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Informazioni comuni sugli algoritmi integrati
La tabella seguente elenca i parametri per ciascuno degli algoritmi forniti da Amazon SageMaker.
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 | CPUo GPU (solo istanza singola) | No |
BlazingText | Addestramento | File o Pipe | File di testo (una frase per riga con token separati da spazio) | CPUo GPU (solo istanza singola) | No |
CatBoost | addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU(solo istanza singola) | No |
Previsioni DeepAR | addestrare e (facoltativamente) testare | File | JSONLinee per parquet | CPUo GPU | Sì |
Macchine di fattorizzazione | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | recordIO-protobuf | CPU(GPUper dati densi) | Sì |
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 | Sì |
Classificazione delle immagini - TensorFlow | Addestramento e convalida | File | file di immagine (.jpg, .jpeg o.png) | CPUo GPU | Sì (solo su più istanze GPUs su una singola istanza) |
IP Insights | addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPUo GPU | Sì |
K-Means | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPUo GPUCommon (GPUdispositivo singolo su una o più istanze) | No |
K-Nearest-Neighbors (k-NN) | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPUo GPU (GPUdispositivo singolo su una o più istanze) | Sì |
LDA | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPU(solo istanza singola) | No |
Leggero GBM | addestra/addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU | Sì |
Linear Learner | addestra e (facoltativamente) convalida, test o entrambi | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPUo GPU | Sì |
Modello argomento neurale | addestramento e (facoltativamente) convalida, test o entrambi | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPUo GPU | Sì |
Object2Vec | addestramento e (facoltativamente) convalida, test o entrambi | File | JSONLinee | CPUoppure 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 | Sì |
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 | CPUo GPU | Sì |
Random Cut Forest | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | Recordio-protobuf o CSV | CPU | Sì |
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 | CPUoppure GPU (solo istanza singola) | No |
Classificazione del testo - TensorFlow | Addestramento e convalida | File | CSV | CPUo 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 | CSVSVM, Lib o Parquet | CPU(o GPU per 1,2-1) | Sì |
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
Nota
Per cercare l'immagine Docker URIs degli algoritmi integrati gestiti da SageMaker, consulta Docker Registry Paths and Example Code.