投稿日: Jul 13, 2021
機械学習 (ML) 向けの最初の専用の継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー (CI/CD) サービスである Amazon SageMaker Pipelines が、SageMaker の自動モデルチューニング機能と統合されました。お客様は、SageMaker Pipelines にモデルチューニングステップ (TuningStep) を追加できます。これにより、ハイパーパラメータチューニングジョブが自動的に呼び出されます。 ハイパーパラメータチューニングは、アルゴリズムとお客様が指定したハイパーパラメータの範囲を使用してデータセットで多くのトレーニングジョブを実行することにより、モデルの最適なバージョンを見つけます。 次に、RegisterModel ステップを使用して、モデルの最適なバージョンをモデルレジストリに登録できます。
Pipelines のステップとしての SageMaker モデルチューニングのネイティブサポートにより、お客様はカスタム統合コードを記述せずに、モデル構築ワークフローの一部として自動モデルチューニングを組み込むことができます。また、データソースの場所やモデルアーティファクトなどの TuningStep に関する情報は、ML ワークフローのステップに関する情報を作成および保存するサービスである Amazon SageMaker ML Lineage トラッキングによって自動的に保存されます。詳細については、ドキュメントページを参照してください。