게시된 날짜: Dec 28, 2022
Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝은 이제 튜닝 작업당 검색할 수 있는 범주형 하이퍼파라미터 값에 대해 30배 높은 제한을 지원합니다.
Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 사용하면 최적의 하이퍼파라미터 구성 세트를 검색하여 가장 정확한 기계 학습 모델 버전을 찾을 수 있습니다. 오늘부터 최대 900개의 범주별 값을 사용하여 튜닝 작업을 실행할 수 있습니다. 이전에 총 30개로 제한되었던 범주별 값이 30배 증가했습니다. 튜닝 작업당 사용할 수 있는 총 범주별 값이 증가되었기 때문에 더 많은 하이퍼파라미터 조합을 탐색할 수 있습니다. 따라서 실제 경과 시간, 예측 성능 및 전체 비용 간의 절충을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
더 많은 조합을 탐색할수록 고품질 하이퍼파라미터 구성을 찾을 가능성이 높아지므로, 이를 통해 ML 모델의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 더 많은 범주별 하이퍼파라미터를 사용하면 일반적으로 더 많은 범주별 하이퍼파라미터를 튜닝해야 하는 Neural Architecture Search과 같은 사용 사례에 SageMaker 자동 모델 튜닝을 이용할 수 있습니다.
이제 제한이 높아진 SageMaker 자동 모델 튜닝은 모든 상용 AWS 리전에서 사용할 수 있으며 모든 튜닝 작업에 적용할 수 있습니다. 리소스 제한 페이지, 하이퍼파라미터 범위 정의 페이지 및 웜 스타트 튜닝 작업 페이지에서 새로운 제한을 확인할 수 있습니다. AWS Console에서 AWS SDK 또는 Sagemaker SDK를 사용하여 더 높은 제한으로 SageMaker 자동 모델 튜닝 작업을 시작할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 SageMaker 자동 모델 튜닝 웹 페이지를 방문하세요.