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Luz GBM

Light GBM é uma implementação popular e eficiente de código aberto do algoritmo Gradient Boosting Decision Tree ()GBDT. GBDTé um algoritmo de aprendizado supervisionado que tenta prever com precisão uma variável alvo combinando um conjunto de estimativas de um conjunto de modelos mais simples e mais fracos. GBMA luz usa técnicas adicionais para melhorar significativamente a eficiência e a escalabilidade do convencionalGBDT. Esta página inclui informações sobre recomendações de EC2 instâncias da Amazon e exemplos de notebooks para LightGBM.

Recomendação de EC2 instância da Amazon para o GBM algoritmo Light

SageMaker GBMAtualmente, o Light oferece suporte ao treinamento em uma única instância e em várias instânciasCPU. Para treinamento em várias instâncias (CPUtreinamento distribuído), especifique um instance_count valor maior que 1 ao definir seu Estimador. Para obter mais informações sobre treinamento distribuído com a LightGBM, consulte Treinamento GBM distribuído da Amazon SageMaker Light usando o Dask.

GBMO Light é um algoritmo limitado à memória (em oposição ao limitado à computação). Portanto, uma instância de computação de uso geral (por exemplo, M5) é uma opção melhor do que uma instância otimizada para computação (por exemplo, C5). Além disso, recomendamos que você tenha memória total suficiente em instâncias específicas para armazenar os dados de treinamento.

GBMAmostras leves de cadernos

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

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).