本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

AutoGluon-表格

AutoGluon-Tabular 是熱門的開放原始碼 AutoML 架構，可在未處理的表格資料集上訓練高度準確的機器學習模型。與主要專注於模型和超參數選擇的現有 AutoML 架構不同， AutoGluonTabular 成功的方式是整合多個模型並堆疊在多個層。此頁面包含 Amazon EC2執行個體建議和範例筆記本 AutoGluon-Tabular 的相關資訊。

表格 AutoGluon式演算法的 Amazon EC2執行個體建議

SageMaker AutoGluon-表格支援單一執行個體CPU和單一執行個體GPU訓練。儘管每個執行個體的成本較高，但GPUs訓練速度更快，使它們更具成本效益。若要利用GPU訓練，請將執行個體類型指定為其中一個GPU執行個體 （例如 P3）。 SageMaker AutoGluon-Tabular 目前不支援多GPU訓練。

AutoGluon- 表格式範例筆記本

下表概述了處理 Amazon SageMaker AutoGluon- 表格式演算法不同使用案例的各種範例筆記本。

如需如何建立和存取可用於在 中執行範例的 Jupyter 筆記本執行個體的說明 SageMaker，請參閱 Amazon SageMaker Notebook 執行個體。在您建立並開啟筆記本執行個體之後，請選擇SageMaker範例索引標籤以查看所有 SageMaker 範例的清單。若要開啟筆記本，請選擇其使用標籤，然後選擇建立複本。