投稿日: May 7, 2021
Amazon SageMaker 自動モデルチューニングを使用すると、データセットに最適なハイパーパラメータ設定のセットを探すことで、モデルの最適なバージョンを見つけることができます。本日より、SageMaker 自動モデルチューニングが、ハイパーパラメータチューニング用に最大 100 の並列トレーニングジョブの実行をサポートします。これにより、並列トレーニングジョブが 10 倍に増え、チューニングをより速く完了することができるようになります。さらに、「ランダム」検索戦略の場合、SageMaker 自動モデルチューニングは最大 10,000 のハイパーパラメータ設定の探索をサポートするようになりました。これは以前の制限である 500 の 20 倍に相当し、検索スペースのカバレッジを改善し、モデルの予測パフォーマンスを向上させる可能性があります。
より多くのトレーニングジョブを並行して実行することは、モデルの予測パフォーマンスに影響を与えることなく実際の経過時間を短縮するため、「ランダム」検索戦略で推奨されるアプローチです。「ベイジアン」検索戦略の場合、実際の経過時間、予測パフォーマンス、および全体的なコストの間でのトレードオフを管理するために、並列トレーニングジョブの数を増やすときに、より多くのハイパーパラメータの組み合わせを探索することでメリットが得られる場合があります。
AWS GovCloud を除いて、SageMaker 自動モデルチューニングが利用可能なすべての既存のリージョンで、ご要望に応じて Amazon SageMaker 自動モデルチューニングの制限が引き上げられます。使用を開始するには、AWS サポートセンターを使用するか、ドキュメントを読んで、SageMaker 自動モデルチューニングの詳細を確認したうえで、引き上げをリクエストしてください。