Publicado en: Jul 15, 2022
El ajuste automático de modelos de Amazon SageMaker permite encontrar la versión más precisa de un modelo de machine learning (ML) mediante la búsqueda del conjunto óptimo de configuraciones de hiperparámetros para el conjunto de datos. El ajuste automático de modelos de SageMaker ahora admite el aumento de los límites para dos cuotas de servicio, con una cantidad de hasta un 50 % más alta del total de trabajos de entrenamiento que se pueden ejecutar por trabajo de ajuste y cantidad máxima de hiperparámetros que se pueden buscar por trabajo de ajuste.
Desde hoy, ya puede ejecutar hasta 750 trabajos de entrenamiento en total como parte de un único trabajo de ajuste, esto es 1,5 veces el límite predeterminado anterior de 500 cuando se usaba el método de búsqueda “bayesiano” o “aleatorio”. La posibilidad de ejecutar una mayor cantidad total de trabajos de entrenamiento por trabajo de ajuste permite explorar más combinaciones de hiperparámetros y ayuda a optimizar la compensación entre el tiempo transcurrido, el rendimiento predictivo y el costo total. Cuando se exploran más combinaciones, aumentan las posibilidades de encontrar configuraciones de alta calidad de hiperparámetros y así mejorar la calidad del modelo de ML. Además, con la solicitud de aumento de límite a través del Centro de AWS Support, para la estrategia de “búsqueda aleatoria”, el ajuste automático de modelos de SageMaker seguirá admitiendo la exploración de hasta 10.000 configuraciones de hiperparámetros.
También, ahora se pueden ajustar hasta 30 hiperparámetros para cualquier estrategia de búsqueda, 1,5 el límite anterior de 20. Este mayor número de hiperparámetros permite usar el ajuste automático de modelos de SageMaker Automatic Model Tuning para casos de uso como la búsqueda de arquitectura neuronal que por lo general requiere el ajuste de una mayor cantidad de hiperparámetros.
El aumento de los límites para el ajuste automático de modelos de SageMaker ya está disponible en todas las regiones comerciales de AWS y se aplica en todos los trabajos de ajuste. Puede encontrar los nuevos límites en la página de límites de recursos y la lista de cuotas predeterminadas de Amazon SageMaker en la página de cuotas de servicio. Puede lanzar los trabajos de ajuste automático de modelos de SageMaker con límites más altos en la consola de AWS, mediante AWS SDK o Sagemaker SDK. Para más información, consulte la documentación técnica para el ajuste automático de modelos de SageMaker.