Publié le: Nov 22, 2022
Amazon SageMaker Autopilot fournit désormais des informations sur le flux de travail sous-jacent pour chaque essai au sein d'une expérience SageMaker Autopilot lancée avec le mode d'entraînement Ensemble. SageMaker Autopilot classe une liste de modèles de machine learning (ML) en fonction de la latence d'inférence, c'est-à-dire le temps d'attente pour obtenir un résultat de prédiction à partir d'un point de terminaison en temps réel auquel le modèle est déployé, et de métriques objectives telles que l'exactitude, la précision, le rappel et l'aire sous la courbe (AUC) dans le classement des modèles. SageMaker Autopilot crée, entraîne et ajuste automatiquement les meilleurs modèles de machine learning en fonction de vos données, tout en vous permettant de conserver un contrôle et une visibilité absolus.
Amazon SageMaker Autopilot a récemment ajouté un nouveau mode d'entraînement Ensemble basé sur AutoGluon. Dans le mode d'entraînement Ensemble, plusieurs essais avec différentes combinaisons d'un sous-ensemble d'algorithmes et de paramètres de configuration AutoGluon sont effectués. Jusqu'à présent, seul un modèle unique de chaque essai était renvoyé comme résultat de l'essai et était classé par la métrique objective dans le classement des modèles. À compter d'aujourd'hui, les expériences SageMaker Autopilot avec le mode d'entraînement Ensemble fourniront non seulement une meilleure visibilité de l'expérience AutoML en listant tous les modèles d'apprenant de base sous-jacents qui ont été lancés dans chaque essai, mais utiliseront également les meilleures métriques objectives et la latence d'inférence la plus faible pour sélectionner le meilleur modèle candidat pour une expérience. Par exemple, si deux modèles candidats pour un type de problème de classification binaire ont une métrique objective de score f1 similaire de 0,678, mais une latence d'inférence de 0,43 s et 0,39 s respectivement, SageMaker Autopilot classera ce dernier comme le meilleur modèle du classement.
Pour commencer, mettez à jour Amazon SageMaker Studio vers la dernière version et lancez SageMaker Autopilot à partir de SageMaker Studio Launcher ou à l'aide des API. Pour en savoir plus sur la mise à jour de SageMaker Studio, veuillez consulter la documentation..
La fonction de métrique de la latence d'inférence et la visibilité sur les modèles d'apprenant de base sont désormais proposées dans toutes les régions où SageMaker Autopilot est disponible. Pour commencer, consultez les sections Création d'une expérience avec Autopilot et Référence de l'API SageMaker Autopilot. Pour en savoir plus, consultez la page produit SageMaker Autopilot.