게시된 날짜: Jul 13, 2021
기계 학습(ML)을 위한 최초의 특수 목적용 지속적 통합 및 지속적 전송(CI/CD) 서비스인 Amazon SageMaker Pipeline이 이제 SageMaker의 자동 모델 튜닝 기능과 통합됩니다. SageMaker Pipeline에 모델 튜닝 단계(TuningStep)를 추가하면 하이퍼파라미터 튜닝 작업이 자동으로 호출됩니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 고객이 지정한 알고리즘과 다양한 하이퍼파라미터를 사용하여 데이터 집합에서 많은 훈련 작업을 실행하는 방법으로 최고의 모델 버전을 찾습니다. 그런 다음 RegisterModel 단계를 사용하여 최고의 모델 버전을 모델 레지스트리에 등록합니다.
이제 SageMaker 모델 튜닝이 Pipeline의 단계로 기본 지원되므로 사용자 지정 통합 코드를 작성하지 않고도 자동 모델 튜닝을 모델 구축 워크플로에 통합할 수 있습니다. 또한 데이터 원본 및 모델 아티팩트의 위치와 같은 TuningStep 관련 정보가 기계 학습 워크플로 단계에 대한 정보를 생성하고 저장하는 서비스인 Amazon SageMaker ML Lineage 추적을 통해 자동으로 저장됩니다. 자세히 알아보려면 설명서 페이지를 참조하세요.