XGBoost 버전 0.90을 버전 1.5로 업그레이드

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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SageMaker Python SDK를 사용하는 경우 기존 XGBoost 0.90 작업을 버전 1.5로 업그레이드하려면 SDK 버전 2.x가 설치되어 있고 XGBoost version 및 framework_version 파라미터를 1.5-1로 변경해야 합니다. Boto3를 사용하는 경우 도커 이미지와 몇 가지 하이퍼파라미터 및 학습 목표를 업데이트해야 합니다.

SageMaker AI Python SDK 버전 1.x를 버전 2.x로 업그레이드

SageMaker Python SDK 버전 1.x를 계속 사용하고 있다면 SageMaker Python SDK의 버전 2.x로 업그레이드해야 합니다. 최신 버전의 SageMaker Python SDK에 대한 자세한 내용은 SageMaker Python SDK 버전 2.x 사용을 참조하세요. 최신 버전을 설치하려면 다음을 실행하세요.

python -m pip install --upgrade sagemaker

이미지 태그를 1.5-1로 변경하세요.

SageMaker Python SDK를 사용하고 XGBoost 기본 제공 알고리즘을 사용하는 경우 image_uris.retrive에서 버전 파라미터를 변경하세요.

from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework="xgboost", region="us-west-2", version="1.5-1")

estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_uri=xgboost_container, 
                                          hyperparameters=hyperparameters,
                                          role=sagemaker.get_execution_role(),
                                          instance_count=1, 
                                          instance_type='ml.m5.2xlarge', 
                                          volume_size=5, # 5 GB 
                                          output_path=output_path)

SageMaker Python SDK를 사용하고 XGBoost를 프레임워크로 사용하여 사용자 지정 훈련 스크립트를 실행하는 경우 XGBoost API에서 framework_version 파라미터를 변경하세요.

estimator = XGBoost(entry_point = "your_xgboost_abalone_script.py", 
                    framework_version='1.5-1',
                    hyperparameters=hyperparameters,
                    role=sagemaker.get_execution_role(),
                    instance_count=1,
                    instance_type='ml.m5.2xlarge',
                    output_path=output_path)

SageMaker Python SDK 버전 1.x에서 sagemaker.session.s3_input이 sagemaker.inputs.TrainingInput으로 변경되었습니다. 다음 예제와 같이 sagemaker.inputs.TrainingInput을 사용하세요.

content_type = "libsvm"
train_input = TrainingInput("s3://{}/{}/{}/".format(bucket, prefix, 'train'), content_type=content_type)
validation_input = TrainingInput("s3://{}/{}/{}/".format(bucket, prefix, 'validation'), content_type=content_type) 

SageMaker Python SDK 버전 2.x 변경 사항의 전체 목록은 SageMaker Python SDK 버전 2.x 사용을 참조하세요.

Boto3의 도커 이미지 변경하기

Boto3를 사용하여 모델을 훈련하거나 배포하는 경우 도커 이미지 태그(1, 0.72, 0.90-1 또는 0.90-2)를 1.5-1로 변경하세요.

{
    "AlgorithmSpecification":: {
        "TrainingImage": "746614075791.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.5-1"
    }
    ...
}

SageMaker Python SDK를 사용하여 레지스트리 경로를 검색하는 경우 image_uris.retrieve에서 version 파라미터를 변경하세요.

from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework="xgboost", region="us-west-2", version="1.5-1")

하이퍼파라미터 및 학습 목표 업데이트

사일런트 파라미터는 사용 중지 되었으며 XGBoost 1.5 이상 버전에서는 더 이상 사용할 수 없습니다. 대신 verbosity을 사용하세요. reg:linear 학습 목표를 사용하고 계셨다면 이 역시 reg:squarederror를 위해 사용 중단 되었습니다. 대신 reg:squarederror을 사용하세요.

hyperparameters = {
    "verbosity": "2",
    "objective": "reg:squarederror",
    "num_round": "50",
    ...
}

estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_uri=xgboost_container, 
                                          hyperparameters=hyperparameters,
                                          ...)