Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝, 이제 더 강력한 튜닝용 대체 SageMaker 교육 인스턴스 유형을 지원

용량 부족으로 원하는 인스턴스 유형을 이용할 수 없을 경우 Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝이 이제 여러 대체 SageMaker 교육 인스턴스 유형을 지정하여 더 강력한 튜닝 작업을 할 수 있도록 지원합니다.

사용자의 알고리즘을 통해 얻은 하이퍼파라미터의 특정 범위를 사용하여 SageMaker 자동 모델 튜닝은 데이터 세트에서 다양한 교육 작업을 실행하여 최고 버전 모델을 찾습니다. 그런 다음, 선택한 지표로 측정한 후 최고의 성능을 가진 모델이 나온 결과로 최적의 하이퍼파라미터 값을 선택합니다.

이전에는 SageMaker 자동 모델 튜닝 작업을 생성할 경우 SageMaker 교육 인스턴스 유형을 한 개만 정의할 수 있었습니다. 해당 인스턴스 유형 용량이 적은 경우 작업의 런타임이 늘어나거나 튜닝 작업을 실패할 가능성이 큽니다. 이는 특히 하이퍼파라미터 튜닝이 장애 발생 시 처음부터 다시 시작해야만 하는 여러 실행 및 장기 실행 교육 작업을 포함하기 때문에 바람직하지 않습니다. 이번 출시를 통해, 용량 부족 시 하이퍼파라미터 튜닝 작업이 자동으로 다음 대체 인스턴스 유형으로 대체할 수 있도록 이제 최대 5개 추가 대체 인스턴스 유형을 기본 설정 순으로 지정할 수 있습니다. 덕분에 튜닝 작업 시 용량이 부족한 상황에 효과적으로 대처할 수 있게 된 것은 물론, 특정 SageMaker 교육 인스턴스의 낮은 가용성으로 인한 런타임 증가 또는 실패 없이 모델을 튜닝할 수 있습니다.

SageMaker 자동 모델 튜닝의 여러 대체 인스턴스 유형을 지정할 수 있는 기능이 이제 모든 상용 AWS 리전에서 이용 가능합니다. 자세히 알아보려면 API 참조 가이드 및 기술 설명서를 참조하세요.