As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Ajustar vários algoritmos com otimização de hiperparâmetros para encontrar o melhor modelo
<a name="multiple-algorithm-hpo"></a>

Para criar um novo trabalho de otimização de hiperparâmetros (HPO) com a Amazon SageMaker AI que ajusta vários algoritmos, você deve fornecer configurações de trabalho que se apliquem a todos os algoritmos a serem testados e uma definição de treinamento para cada um desses algoritmos. Também é necessário especificar os recursos que deseja usar para o trabalho de ajuste.
+ As **configurações de trabalho** a serem definidas incluem inicialização a quente, parada antecipada e a estratégia de ajuste. Os recursos de inicialização a quente e interrupção precoce estão disponíveis somente ao ajustar um único algoritmo.
+ A **definição do trabalho de treinamento** para especificar o nome, a fonte do algoritmo, a métrica do objetivo e o intervalo de valores, quando necessário, para configurar o conjunto de valores de hiperparâmetros para cada trabalho de treinamento. Ele configura os canais para entradas de dados, locais de saída de dados e quaisquer locais de armazenamento de pontos de verificação para cada trabalho de treinamento. A definição também configura os recursos a serem implantados em cada trabalho de treinamento, incluindo tipos e contagens de instâncias, treinamento pontual gerenciado e condições de parada.
+ Os **recursos do trabalho de ajuste**: a serem implantados, incluindo o número máximo de trabalhos de treinamento simultâneos que um trabalho de ajuste de hiperparâmetros pode executar simultaneamente e o número máximo de trabalhos de treinamento que o trabalho de ajuste de hiperparâmetros pode executar.

## Conceitos básicos
<a name="multiple-algorithm-hpo-get-started"></a>

Você pode criar um novo trabalho de ajuste de hiperparâmetros, clonar um trabalho, adicionar ou editar tags de um trabalho no console. Você também pode usar a função de busca para encontrar trabalhos pelo nome, horário de criação ou status. Como alternativa, você também pode fazer trabalhos de ajuste de hiperparâmetros com a API de SageMaker IA.
+ **No console**: Para criar um novo trabalho, abra o console do Amazon SageMaker AI em [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/), escolha **Trabalhos de ajuste de hiperparâmetros** no menu **Treinamento** e, em seguida, escolha **Criar trabalho de ajuste de hiperparâmetros**. Em seguida, siga as etapas de configuração para criar um trabalho de treinamento para cada algoritmo que você deseja usar. Essas etapas estão documentadas no tópico do [Criar um trabalho de ajuste de otimização de hiperparâmetros para um ou mais algoritmos (console)](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md). 
**nota**  
Ao iniciar as etapas de configuração, observe que as funcionalidades de inicialização a quente e interrupção antecipada não estão disponíveis para uso com HPO de vários algoritmos. Se você quiser usar esses atributos, só poderá ajustar um único algoritmo por vez. 
+ **Com a API**: para obter instruções sobre como usar a SageMaker API para criar um trabalho de ajuste de hiperparâmetros, consulte [Exemplo: Trabalho de ajuste de hiperparâmetros](automatic-model-tuning-ex.html). Ao ligar [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html)para ajustar vários algoritmos, você deve fornecer uma lista de definições de treinamento usando, [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html#sagemaker-CreateHyperParameterTuningJob-request-TrainingJobDefinitions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html#sagemaker-CreateHyperParameterTuningJob-request-TrainingJobDefinitions)em vez de especificar uma única [TrainingJobDefinition](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateHyperParameterTuningJob.html#sagemaker-CreateHyperParameterTuningJob-request-TrainingJobDefinition). Você deve fornecer configurações de trabalho que se apliquem a todos os algoritmos a serem testados e uma definição de treinamento para cada um desses algoritmos. Você também deve especificar os recursos que deseja utilizar para o trabalho de ajuste. Escolha somente um desses tipos de definição, dependendo do número de algoritmos que estão sendo ajustados. 

**Topics**
+ [Conceitos básicos](#multiple-algorithm-hpo-get-started)
+ [Criar um trabalho de ajuste de otimização de hiperparâmetros para um ou mais algoritmos (console)](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md)
+ [Gerenciar trabalhos de treinamento e ajuste de hiperparâmetros](multiple-algorithm-hpo-manage-tuning-jobs.md)