Amazon SageMaker Automatic Model Tuning 现在支持超参数调整作业的热启动通过热启动，可以使用从一个或多个父调整作业获得的知识，来创建新的超参数调整作业。这使 Automatic Model Tuning 能够在更短的时间内完成，从而降低调整成本。

在许多情况下，您可能需要将从先前的超参数调整作业中获得的知识用于新的调整作业。例如，您可以从一小组超参数开始创建基线模型，然后在后续调整作业中添加其他参数。同样，您可能在有了新的数据后，需要重新训练并重新调整模型。

凡是 Amazon SageMaker 可用的所有 AWS 区域，目前都可使用超参数调整作业的热启动。 有关更多信息，请访问产品页面。