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組み込みアルゴリズムのパラメータ
次の表に、Amazon SageMaker AI が提供する各アルゴリズムのパラメータを示します。
| アルゴリズム名 | チャンネル名 | トレーニング入力モード | ファイルタイプ | インスタンスクラス | 並列処理可能 |
|---|---|---|---|---|---|
| AutoGluon-タブラー | トレーニングおよび (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU または GPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| BlazingText | トレーニング | ファイルまたはパイプ | テキストファイル (1 行に 1 文、スペース区切りのトークンを含む) | CPU または GPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| CatBoost | トレーニングおよび (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| DeepAR 予測 | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイル | JSON 線または Parquet | CPU、または GPU | あり |
| 因数分解機 | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf | CPU (GPU高密度データの場合は ) | あり |
| イメージ分類 - MXNet | トレーニングと検証、(オプションで) train_lst、validation_lst、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) | GPU | あり |
| イメージ分類 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png) | CPU、または GPU | はい (1 つのインスタンスGPUsの複数の 間でのみ） |
| IP Insights | トレーニング、および (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU、または GPU | あり |
| K-Means | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPUCommon (1 つ以上のインスタンスの単一GPUデバイス） | いいえ |
| K-Nearest-Neighbors (k-NN) | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPU (1 つ以上のインスタンスの単一GPUデバイス） | あり |
| LDA | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| ライトGBM | トレーニングおよび (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU | あり |
| 線形学習 | トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方 | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU、または GPU | あり |
| ニューラルトピックモデル | トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方 | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU、または GPU | あり |
| Object2Vec | トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方 | ファイル | JSON 行 | CPU または GPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| オブジェクト検出 - MXNet | トレーニングと検証、(オプションで) train_annotation、validation_annotation、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) | GPU | あり |
| オブジェクト検出 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png) | GPU | はい (1 つのインスタンスGPUsの複数の 間でのみ） |
| PCA | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU、または GPU | あり |
| ランダムカットフォレスト | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU | あり |
| セマンティックセグメンテーション | トレーニングと検証、train_annotation、validation_annotation、および (オプションで) label_map およびモデル | ファイルまたはパイプ | 画像ファイル | GPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| Seq2Seq モデリング | トレーニング、検証、および vocab | ファイル | recordIO-protobuf | GPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| TabTransformer | トレーニングおよび (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU または GPU (単一インスタンスのみ） | いいえ |
| テキスト分類 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | CSV | CPU、または GPU | はい (1 つのインスタンスGPUsの複数の 間でのみ） |
| XGBoost (0.90-1、0.90-2、1.0-1、1.2-1、1.2-21) | トレーニング、および (オプションで) 検証 | ファイルまたはパイプ | CSV、LibSVM、または Parquet | CPU (1.2-1 GPUの場合は ) | あり |
並列処理可能なアルゴリズムは、トレーニングを分散するために、複数のコンピューティングインスタンスにデプロイできます。
以下のトピックでは、Amazon SageMaker AI が提供するすべての組み込みアルゴリズムに共通するデータ形式、推奨される Amazon EC2インスタンスタイプ、 CloudWatch ログについて説明します。
注記
SageMaker AI によって管理される組み込みアルゴリズムURIsの Docker イメージを検索するには、「Docker Registry Paths and Example Code」を参照してください。
