Amazon SageMaker Automatic Model Tuning unterstützt jetzt ein bis zu 10-mal schnelleres Tuning und ermöglicht die Untersuchung von bis zu 20-mal mehr Modellen

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning ermöglicht es, die beste Version eines Modells zu finden, indem der optimale Satz von Hyperparametern für Ihren Datensatz ermittelt wird. Ab heute unterstützt SageMaker Automatic Model Tuning jetzt die Ausführung von bis zu 100 parallelen Trainingsaufgaben für die Hyperparameter-Tuning, was Ihnen eine 10-fache Steigerung der parallelen Trainingsaufgaben ermöglicht, so dass Sie Ihr Tuning schneller abschließen können. Zusätzlich unterstützt SageMaker Automatic Model Tuning für die Suchstrategie "Random" jetzt die Durchsuchung von bis zu 10.000 Hyperparameterkonfigurationen, was eine 20-fache Steigerung gegenüber der vorherigen Grenze von 500 darstellt und es Ihnen ermöglicht, die Abdeckung des Suchraums zu verbessern, was zu einer potenziell besseren Prognoseleistung Ihres Modells führt.
Quelle: aws.amazon.com