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# AutoGluon-Tabular
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[AutoGluon-Tabular](https://auto.gluon.ai/stable/index.html)est un framework AutoML open source populaire qui forme des modèles d'apprentissage automatique très précis sur un jeu de données tabulaire non traité. Contrairement aux frameworks AutoML existants qui se concentrent principalement sur la sélection de modèles et d'hyperparamètres, ils AutoGluon-Tabular réussissent en assemblant plusieurs modèles et en les empilant en plusieurs couches. Cette page contient des informations sur les recommandations relatives aux instances Amazon EC2 et des exemples de blocs-notes pour. AutoGluon-Tabular

## Recommandation d'instance Amazon EC2 pour l'algorithme AutoGluon-Tabular
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SageMaker L'IA AutoGluon-Tabular prend en charge la formation des processeurs à instance unique et des processeurs graphiques à instance unique. Malgré des coûts par instance plus élevés, les GPU entraînent plus rapidement, ce qui les rend plus rentables. Pour tirer parti de l'entraînement GPU, spécifiez le type d'instance comme l'une des instances GPU (par exemple, P3). SageMaker L'IA ne prend AutoGluon-Tabular actuellement pas en charge l'entraînement multi-GPU.

## AutoGluon-Tabular exemples de carnets
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 Le tableau suivant présente une variété d'exemples de blocs-notes qui répondent à différents cas d'utilisation de l' AutoGluon-Tabular algorithme Amazon SageMaker AI.


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| **Titre du bloc-notes** | **Description** | 
| --- | --- | 
| [Classification tabulaire avec l'algorithme Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Classification_AutoGluon.ipynb) | Ce carnet explique l'utilisation de l' AutoGluon-Tabular algorithme Amazon SageMaker AI pour entraîner et héberger un modèle de classification tabulaire. | 
| [Régression tabulaire avec l'algorithme Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Regression_AutoGluon.ipynb) | Ce carnet explique l'utilisation de l' AutoGluon-Tabular algorithme Amazon SageMaker AI pour entraîner et héberger un modèle de régression tabulaire. | 

Pour savoir comment créer et accéder à des instances de bloc-notes Jupyter que vous pouvez utiliser pour exécuter l'exemple dans SageMaker AI, consultez. [Instances de SageMaker blocs-notes Amazon](nbi.md) Après avoir créé une instance de bloc-notes et l'avoir ouverte, choisissez l'onglet **Exemples d'SageMaker IA** pour voir la liste de tous les exemples d' SageMaker IA. Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet **Use** (Utiliser), puis **Create copy** (Créer une copie).