Publicado: Dec 28, 2022
O Ajuste Automático de Modelos do Amazon SageMaker agora oferece suporte a limites 30 vezes maiores para o número de valores de hiperparâmetros categóricos que podem ser pesquisados por trabalho de ajuste.
O Ajuste Automático de Modelos do SageMaker permite que você encontre a versão mais precisa de um modelo de machine learning, localizando o conjunto ideal de configurações de hiperparâmetros. A partir de hoje, agora você pode executar trabalhos de ajuste com até 900 valores categóricos, o que é 30 vezes o limite anterior total de 30 valores categóricos. A possibilidade de usar mais valores categóricos por trabalho de ajuste permite explorar mais combinações de hiperparâmetros e ajuda a otimizar o equilíbrio ente tempo de execução, performance preditiva e custo geral.
A exploração de mais combinações aumenta a probabilidade de encontrar configurações de hiperparâmetros de alta qualidade, o que pode aprimorar a qualidade do seu modelo. Esse número tão elevado de hiperparâmetros categóricos permite que o Ajuste Automático de Modelos do SageMaker seja utilizado em casos de uso como pesquisa de arquitetura neural, que normalmente exige um grande número de hiperparâmetros categóricos para ajuste.
Os limites aumentados do Ajuste Automático de Modelos do SageMaker já estão disponíveis em todas as regiões comerciais da AWS para todos os trabalhos de ajuste. Você pode encontrar os novos limites na página de limites de recursos, na página de definição de intervalos de hiperparâmetros e na página de trabalho de ajuste de inicialização a quente. Você pode iniciar trabalhos do Ajuste Automático de Modelos do SageMaker com os limites ampliados no Console da AWS ou usando o AWS SDK ou o SageMaker SDK. Para saber mais, visite a página da Web do Ajuste Automático de Modelos do SageMaker.