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Gestire i processi di ottimizzazione e addestramento degli iperparametri
Un lavoro di ottimizzazione può contenere molti lavori di formazione e la creazione e la gestione di questi lavori e delle relative definizioni può diventare un'attività complessa e onerosa. SageMaker fornisce strumenti per facilitare la gestione di questi lavori. È possibile accedere ai processi di ottimizzazione eseguiti dalla SageMaker console Amazon all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
Per vedere i processi di addestramento eseguiti come parte di un processo di ottimizzazione, seleziona uno dei processi di ottimizzazione degli iperparametri dall'elenco. Le schede della pagina del processo di ottimizzazione consentono di esaminare i processi di addestramento, le relative definizioni, i tag e la configurazione utilizzati per il processo di ottimizzazione e il miglior processo di addestramento trovato durante l'ottimizzazione. Puoi selezionare il miglior processo di addestramento o uno qualsiasi degli altri processi di addestramento che rientrano nel processo di ottimizzazione per visualizzarne tutte le impostazioni. Da qui puoi creare un modello che utilizza i valori degli iperparametri trovati da un processo di addestramento selezionando Crea modello oppure puoi clonare il processo di addestramento selezionando Clona.
Clonazione
È possibile risparmiare tempo clonando un processo di addestramento che appartiene a un processo di ottimizzazione degli iperparametri. La clonazione copia tutte le impostazioni del processo, inclusi i canali di dati e le posizioni di archiviazione S3 degli artefatti di output. È possibile farlo per i processi di addestramento che sono già stati eseguiti dalla pagina del processo di ottimizzazione, come appena descritto, oppure quando si stanno creando ulteriori definizioni di processi di addestramento durante la creazione di un processo di ottimizzazione degli iperparametri, come descritto nella fase Aggiungi o clona un processo di addestramento di questa procedura.
Assegnazione di tag
L'Ottimizzazione automatica dei modelli avvia più processi di addestramento all'interno di un unico processo di ottimizzazione principale per scoprire la ponderazione ideale degli iperparametri del modello. I tag possono essere aggiunti al processo di ottimizzazione principale come descritto nella sezione Componenti di un processo di ottimizzazione e questi tag vengono quindi propagati ai singoli processi di addestramento sottostanti. I clienti possono utilizzare questi tag per scopi quali l'allocazione dei costi o il controllo degli accessi. Per aggiungere tag utilizzando SageMaker SDK, usa AddTagsAPI. Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei tag per AWS le risorse, consulta Etichettatura AWS delle risorse.
