Veröffentlicht am: Sep 20, 2022
Die automatische Modelloptimierung von Amazon SageMaker ermöglicht es Ihnen, die genaueste Version Ihres Machine-Learning-Modells zu finden, indem der optimale Satz von Hyperparameterkonfigurationen für Ihren Datensatz ermittelt wird. Die automatische Modelloptimierung von SageMaker ist jetzt in die SageMaker Search-API integriert, mit der Sie schnell die relevantesten Modellanpassungs-Jobs aus möglicherweise Hunderten oder Tausenden von Jobs finden und bewerten können.
Ab heute können Sie Ihre Modelloptimierungs-Jobs über SageMaker Search schnell organisieren, verfolgen und auswerten. Sie haben jetzt die Möglichkeit, Ihre Optimierungs-Jobs anhand mehrerer Attribute zu durchsuchen, einschließlich des Hyperparameter-Job-Namens, des aktuellen Status, der zuletzt geänderten Zeit und der Tags, die Sie Ihren Optimierungs-Jobs hinzugefügt haben. Sie können Ihre Optimierungs-Jobs auch anhand dieser Attribute vergleichen und sortieren. Diese Integration hilft Ihnen, den Überblick über die erstellten Optimierungs-Jobs zu behalten und die gesuchten Jobs schnell zu finden, was die Suche nach dem besten Modell beschleunigt.
Die Integration mit der SageMaker Search-API ist jetzt für die automatische Modelloptimierung von SageMaker in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar. Mehr erfahren Sie im API-Referenzhandbuch von SageMaker Search und in der technischen Dokumentation für die automatische Modelloptimierung von SageMaker.