Veröffentlicht am: Sep 20, 2018
Amazon SageMaker unterstützt jetzt Tagging für Hyperparameter Tuning Jobs. Mit dieser neuen Funktion können Kunden jetzt einen oder mehrere Tags zu einem Tuning Job hinzufügen, der mit Automatic Model Tuning gestartet wird.
Die Funktion Automatic Model Tuning (AMT) in Amazon SageMaker ermöglicht es Kunden, automatisch über einen Prozess namens Hyperparameteroptimierung das genaueste Machine-Learning-Modell zu finden. AMT startet mehrere Training-Jobs in einem einzelnen übergeordneten Job, um die ideale Gewichtung von Modellparametern zu ermitteln. Tags können jetzt zum übergeordneten Tuning Job hinzugefügt werden. Diese Tags werden dann von den untergeordneten einzelnen Training-Jobs übernommen. Kunden können diese Tags beispielsweise für Zwecke wie die Kostenzuweisung oder Zugriffskontrolle nutzen. Zuvor mussten Kunden dafür jedem der untergeordneten Training-Jobs einzeln Tags hinzufügen.
Tagging für Hyperparameter-Tuning-Jobs ist jetzt in den AWS-Regionen USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Oregon), Europa (Irland), Europa (Frankfurt), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Seoul) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation hier.