管理超参数调优和训练作业

调整作业可能包含许多训练作业，创建和管理这些作业及其定义可能成为一项复杂而繁重的任务。 SageMaker 人工智能提供的工具可以帮助促进这些工作的管理。您可以从 Amazon A SageMaker I 控制台访问您运行的调整任务，网址为https://console.aws.amazon.com/sagemaker/。从训练菜单中选择超参数调优作业，可查看列表。在此页面中，您还可以选择创建超参数调优作业，以开始创建新调优作业的过程。

要查看运行部分调优作业的训练作业，可从列表中选择一个超参数调优作业。您可以通过调优作业页面上的选项卡，检查训练作业及其定义、用于调优作业的标签和配置，以及调优期间找到的最佳训练作业。您可以选择最佳训练作业或调优作业所包含的任何其他训练作业，以查看其所有设置。在此处，您可以通过选择创建模型以使用训练作业找到的超参数值创建模型，或者通过选择克隆以克隆训练作业。

克隆

您可以通过克隆属于超参数调优作业的训练作业来节省时间。克隆会复制作业的所有设置，包括数据通道、输出构件的 S3 存储位置。您可以对从调优作业页面运行的训练作业（如上所述）执行此操作，或者。也可以在创建超参数调优作业的同时创建其他训练作业定义时（如该过程的添加或克隆训练作业步骤中所述），执行此操作。

标记

自动模型调优可在单个父调优作业中启动多个训练作业，以发现模型超参数的理想权重。可以将标签添加到父调优作业中，如调优作业的组件部分中所述，然后将这些标签传播到下面的各个训练作业中。客户可以将这些标签用于成本分配或访问控制等目的。要使用 SageMaker AI 开发工具包添加标签，请使用 AddTagsAPI。有关对资源使用标签的更多信息，请参阅为 AWS 资源添加标签。 AWS