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하이퍼파라미터 튜닝 및 훈련 작업 관리

조정 작업에는 많은 교육 작업이 포함될 수 있으며 이러한 작업과 해당 정의를 생성하고 관리하는 작업은 복잡하고 번거로운 작업이 될 수 있습니다. SageMaker 이러한 작업을 쉽게 관리할 수 있는 도구를 제공합니다. 실행한 조정 작업은 Amazon SageMaker 콘솔에서 액세스할 수 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/있습니다. 목록을 보려면 훈련 메뉴에서 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 선택합니다. 또한 이 페이지에서는 하이퍼파라미터 튜닝 작업 생성을 선택하여 새 튜닝 작업 생성 절차를 시작할 수 있습니다.

훈련 작업이 튜닝 작업의 일부를 실행하는지 확인하려면, 목록에서 하이퍼파라미터 튜닝 작업 중 하나를 선택합니다. 튜닝 작업 페이지에 있는 탭에서는 훈련 작업, 작업 정의, 튜닝 작업에서 사용되는 태그 및 구성, 튜닝 중에 찾은 최고 훈련 작업을 검사할 수 있습니다. 최고 훈련 작업 또는 튜닝 작업에 속하는 다른 훈련 작업을 선택하여 작업 설정을 모두 볼 수 있습니다. 여기에서 모델 생성을 선택하여 훈련 작업에서 찾은 하이퍼파라미터 값을 사용하는 모델을 생성하거나 복제를 선택하여 훈련 작업을 복제할 수 있습니다.

복제

하이퍼파라미터 튜닝 작업에 속하는 훈련 작업을 복제하면 시간을 절약할 수 있습니다. 작업을 복제하면 데이터 채널과 출력 아티팩트의 Amazon S3 스토리지 위치를 비롯한 작업 설정이 복사됩니다. 복제는 앞서 설명한 대로 튜닝 작업 페이지에서 이미 실행한 훈련 작업에 대해, 또는 해당 절차의 훈련 작업 추가 또는 복제단계에서 설명한 대로 하이퍼파라미터 튜닝 작업 생성 중에 추가 훈련 작업 정의를 생성할 때 수행할 수 있습니다.

태그 지정

자동 모델 튜닝은 모델 하이퍼파라미터의 이상적인 가중치를 찾기 위해 단일 상위 튜닝 작업에서 여러 훈련 작업을 시작합니다. 튜닝 작업 구성 요소 섹션에서 설명한 대로 상위 튜닝 작업에 태그를 추가할 수 있으며, 그러면 태그가 아래에 있는 개별 훈련 작업에 전파됩니다. 고객은 이 태그를 비용 할당 또는 액세스 제어 등의 목적으로 사용할 수 있습니다. 를 사용하여 태그를 추가하려면 SageMaker SDK 를 사용하십시오 AddTagsAPI. 리소스에 태그를 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS 리소스 AWS 태깅을 참조하십시오.