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ハイパーパラメータのチューニングジョブとトレーニングジョブを管理する
調整ジョブには多くのトレーニングジョブを含めることができ、これらのジョブとその定義の作成と管理は複雑で面倒なタスクになる可能性があります。 は、これらのジョブの管理を容易にするツール SageMaker を提供します。実行したチューニングジョブには、 の Amazon SageMaker コンソールからアクセスできますhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/
チューニングジョブの一部のトレーニングジョブによる実行を確認するには、リストからハイパーパラメータチューニングジョブを 1 つ選択します。チューニングジョブのページにあるタブでは、トレーニングジョブ、その定義、チューニングジョブに使われるタグと設定、チューニング中に見つかった最善のトレーニングジョブを検査できます。最善のトレーニングジョブを選択するか、チューニングジョブに属する他のトレーニングジョブを選択して、そのすべての設定を表示できます。ここから、トレーニングジョブで見つかったハイパーパラメータ値を使うモデルを作成できます。[モデルの作成] を選択するか、[クローン] を選択してトレーニングジョブを複製できます。
クローン作成
ハイパーパラメータチューニングジョブに属するトレーニングジョブを複製することで、時間を節約できます。ジョブを複製すると、データチャネル、S3 における出力アーティファクトの保存場所など、ジョブのすべての設定がコピーされます。これは、前述のとおり、チューニングジョブのページから既に実行しているトレーニングジョブに対して、またはその手順の トレーニングジョブを追加または複製する ステップで説明されているとおり、ハイパーパラメータチューニングジョブの作成中に追加のトレーニングジョブ定義を作成するときに行えます。
タグ付け
自動モデルチューニングでは、1 つの親チューニングジョブ内で複数のトレーニングジョブを開始して、モデルのハイパーパラメータの最適な重みを検出します。タグは、調整ジョブのコンポーネントセクションで説明されているとおり、親チューニングジョブに追加できます。タグが追加されると、そのタグはその下にある個々のトレーニングジョブに反映されます。このようなタグは、コスト配分やアクセスコントロールなどの目的で使うことができます。を使用してタグを追加するには SageMaker SDK、 AddTags を使用しますAPI。 AWS リソースのタグ付けの使用の詳細については、AWS 「 リソースのタグ付け」を参照してください。
