Die automatische Modelloptimierung von Amazon SageMaker ermöglicht Ihnen, die genaueste Version Ihres Machine-Learning-Modells zu finden, indem der optimale Satz von Hyperparameterkonfigurationen ermittelt wird. Bisher konnten Sie Umgebungsvariablen für die Laufzeit Ihres Algorithmus nur in Ihren SageMaker-Trainingsaufträgen angeben, nicht jedoch in Ihren Optimierungsjobs. Ab heute haben Sie die Flexibilität, Laufzeitumgebungsvariablen für Ihre Skripte in Ihrer createTUNINGJob-API anzugeben.
Quelle: aws.amazon.com
Mit der automatischen Modelloptimierung von Amazon SageMaker können Sie jetzt Umgebungsvariablen für Ihre Optimierungsjobs angeben
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