Veröffentlicht am: Jul 15, 2022
Amazon SageMaker Automatic Model Tuning ermöglicht es Ihnen, die genaueste Version eines Machine-Learning-Modells (ML) zu finden, indem der optimale Satz von Hyperparameterkonfigurationen für Ihren Datensatz ermittelt wird. SageMaker Automatic Model Tuning unterstützt jetzt erhöhte Limits für zwei Servicekontingente, mit einer um bis zu 50 % höheren Gesamtanzahl an Trainingsjobs, die pro Tuning-Job ausgeführt werden können, und einer höheren Maximalanzahl an Hyperparmetern, die pro Tuning-Job gesucht werden können.
Ab heute können Sie nun bis zu insgesamt 750 Trainingsjobs als Teil eines einzelnen Tuning-Jobs ausführen. Dies ist das 1,5-fache des vorherigen Standardlimits von 500, wenn die Suchmethode „Bayesisch“ oder „Zufall“ verwendet wird. Die Fähigkeit, eine erhöhte Gesamtanzahl an Trainingsjobs auszuführen, ermöglicht die Erkundung zusätzlicher Hyperparameterkombinationen und optimiert die Kompromissfindung zwischen Zeitbedarf, prädiktiver Performance und Gesamtkosten. Wenn zusätzliche Kombinationen untersucht werden, erhöht sich die Chance, hochwertige Hyperparameterkonfigurationen zu finden. So kann die Qualität des ML-Modells verbessert werden. Außerdem wird durch eine Limit-Erhöhungsanforderung im AWS Support Center für die „Zufallssuche“-Strategie weiterhin die Untersuchung von bis zu 10.000 Hyperparameterkonfigurationen in SageMaker Automatic Model Tuning unterstützt.
Darüber hinaus können nun bis zu 30 Hyperparameter für jede Suchstrategie abgestimmt werden, also das 1,5-fache des vorherigen Limits von 20. Eine derart höhere Anzahl von Hyperparametern ermöglicht die Verwendung von SageMaker Automatic Model Tuning für Anwendungsfälle wie die neurale Architektursuche, bei der in der Regel eine größere Anzahl an Hyperparametern nötig ist.
Die erhöhten Limits für SageMaker Automatic Model Tuning sind nun in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar und gelten für alle Tuning-Jobs. Sie finden die neuen Limits auf der Seite für Ressourcenlimits und die Liste der Standardkontingente für Amazon SageMaker auf der Seite für Servicekontingente. Sie können SageMaker Automatic Model Tuning-Jobs mit höheren Limits über die AWS-Konsole, mit dem AWS SDK oder dem Sagemaker SDK starten. Mehr erfahren Sie in der technischen Dokumentation zu SageMaker Automatic Model Tuning.