Publié le: Sep 20, 2022
L'ajustement automatique des modèles Amazon SageMaker permet de trouver la version la plus précise de votre modèle de machine learning en trouvant les configurations optimales pour les hyperparamètres de votre jeu de données. L'ajustement automatique des modèles SageMaker est désormais intégré à l'API SageMaker Search, ce qui vous permet de trouver et d'évaluer rapidement les tâches d'ajustement de modèles les plus pertinentes parmi des centaines ou des milliers d'autres.
Dès à présent, vous pouvez organiser, suivre et évaluer rapidement vos tâches d'ajustement de modèles dans SageMaker Search. Vous avez désormais la possibilité de rechercher vos tâches d'ajustement en fonction de plusieurs attributs, notamment le nom de la tâche hyperparamétrique, l'état actuel, l'heure de la dernière modification et les balises que vous avez ajoutées à vos tâches d'ajustement. Vous pouvez également comparer et trier vos tâches d'ajustement en fonction de ces attributs. Cette intégration vous permet de suivre les tâches d'ajustement créées et de trouver rapidement celles que vous recherchez. De cette façon, vous pouvez identifier rapidement le modèle le mieux adapté.
L'intégration avec l'API SageMaker Search est désormais disponible pour l'ajustement automatique de modèles SageMaker dans toutes les régions commerciales AWS. Pour en savoir plus, consultez le guide de référence de l'API SageMaker Search et la documentation technique sur l'ajustement automatique de modèles SageMaker.