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AutoGluon-Tabular

AutoGluon-Tabular é uma estrutura AutoML de código aberto popular que treina modelos de aprendizado de máquina altamente precisos em um conjunto de dados tabular não processado. Ao contrário das estruturas AutoML existentes, que se concentram principalmente na seleção de modelos e hiperparâmetros, o AutoGluon -Tabular é bem-sucedido ao agrupar vários modelos e empilhá-los em várias camadas. Esta página inclui informações sobre recomendações de EC2 instâncias da Amazon e exemplos de notebooks para AutoGluon -Tabular.

Recomendação de EC2 instância da Amazon para o algoritmo AutoGluon -Tabular

SageMaker AutoGluon-Tabular oferece suporte ao treinamento de instância única CPU e instância única. GPU Apesar dos custos mais altos por instância, GPUs treine mais rapidamente, tornando-os mais econômicos. Para aproveitar o GPU treinamento, especifique o tipo de instância como uma das GPU instâncias (por exemplo, P3). SageMaker AutoGluon-Tabular atualmente não suporta treinamento múltiplo. GPU

AutoGluon-Amostras tabulares de cadernos

A tabela a seguir descreve uma variedade de exemplos de notebooks que abordam diferentes casos de uso do algoritmo Amazon SageMaker AutoGluon -Tabular.

Para obter instruções sobre como criar e acessar instâncias do notebook Jupyter que você pode usar para executar o exemplo SageMaker, consulte. Instâncias do Amazon SageMaker Notebook Depois de criar uma instância do notebook e abri-la, escolha a guia SageMakerExemplos para ver uma lista de todas as SageMaker amostras. Para abrir um caderno, escolha sua guia Use (Uso) e depois escolha Create copy (Criar cópia).