게시된 날짜: May 7, 2021
Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용하면 데이터 세트에 대한 최적의 하이퍼 파라미터 구성 세트를 찾아 최적의 모델 버전을 찾을 수 있습니다. 오늘부터 SageMaker 자동 모델 튜닝은 이제 하이퍼 파라미터 튜닝을 위해 최대 100개의 병렬 교육 작업 실행을 지원하므로 병렬 교육 작업이 10배 증가하여 튜닝을 더 빠르게 완료할 수 있습니다. 또한 "무작위" 검색 전략의 경우 SageMaker 자동 모델 조정은 이제 이전 제한인 500개보다 20배 증가한 최대 10,000개의 하이퍼 파라미터 구성 탐색을 지원하므로 검색 공간 범위를 개선하여 잠재적으로 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다.
더 많은 훈련 작업을 병렬로 실행하는 것은 모델의 예측 성능에 영향을 주지 않고 벽시계 시간을 단축하므로 "무작위" 검색 전략에서 선호되는 접근 방식입니다. "Bayesian"검색 전략의 경우, 벽시계 시간, 예측 성능 및 전체 비용 간의 균형을 관리하기 위해 병렬 훈련 작업 수를 늘릴 때 더 많은 하이퍼 파라미터 조합을 탐색하여 혜택을 얻을 수 있습니다.
Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝에 대한 증가된 제한은 이제 AWS GovCloud를 제외하고 SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용할 수 있는 모든 기존 리전에서 요청시 사용할 수 있습니다. 시작하려면 AWS Support Center를 사용하여 한도 증가를 요청하거나 설명서를 읽고 SageMaker 자동 모델 튜닝에 대해 자세히 알아보십시오.