Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Menggunakan hyperparameters
<a name="braket-jobs-hyperparameters"></a>

Anda dapat menentukan hiperparameter yang dibutuhkan oleh algoritme Anda, seperti tingkat pembelajaran atau ukuran langkah, saat Anda membuat pekerjaan hibrida. Nilai hyperparameter biasanya digunakan untuk mengontrol berbagai aspek algoritma, dan sering dapat disetel untuk mengoptimalkan kinerja algoritma. Untuk menggunakan hyperparameters dalam pekerjaan hybrid Braket, Anda perlu menentukan nama dan nilainya secara eksplisit sebagai kamus. Tentukan nilai hyperparameter yang akan diuji saat mencari set nilai optimal. Langkah pertama untuk menggunakan hyperparameters adalah mengatur dan mendefinisikan hyperparameters sebagai kamus, yang dapat dilihat pada kode berikut.

```
from braket.devices import Devices

device_arn = Devices.Amazon.SV1

hyperparameters = {"shots": 1_000}
```

Kemudian berikan hyperparameters yang didefinisikan dalam cuplikan kode yang diberikan di atas untuk digunakan dalam algoritma pilihan Anda. Untuk menjalankan contoh kode berikut, buat direktori bernama “src” di jalur yang sama dengan file hyperparameter Anda. [https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/7_Running_notebooks_as_hybrid_jobs/src/notebook_runner.py](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/7_Running_notebooks_as_hybrid_jobs/src/notebook_runner.py) 

```
import time
from braket.aws import AwsQuantumJob

job = AwsQuantumJob.create(
    device=device_arn,
    source_module="src",
    entry_point="src.notebook_runner:run_notebook",
    input_data="src/0_Getting_started_papermill.ipynb",
    hyperparameters=hyperparameters,
    job_name=f"papermill-job-demo-{int(time.time())}",
)

# Print job to record the ARN
print(job)
```

Untuk mengakses hyperparameters Anda dari *dalam* skrip pekerjaan hybrid Anda, lihat `load_jobs_hyperparams()` fungsi dalam [file python notebook\$1runner.py](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/7_Running_notebooks_as_hybrid_jobs/src/notebook_runner.py). Untuk mengakses hyperparameters Anda *di luar* skrip pekerjaan hybrid Anda, jalankan kode berikut. 

```
from braket.aws import AwsQuantumJob

# Get the job using the ARN
job_arn = "arn:aws:braket:us-east-1:111122223333:job/5eabb790-d3ff-47cc-98ed-b4025e9e296f"  # Replace with your job ARN
job = AwsQuantumJob(arn=job_arn)

# Access the hyperparameters
job_metadata = job.metadata()
hyperparameters = job_metadata.get("hyperParameters", {})
print(hyperparameters)
```

Untuk informasi lebih lanjut tentang mempelajari cara menggunakan hyperparamters, lihat [QAOA dengan Amazon Braket Hybrid Jobs dan PennyLane dan Quantum machine [learning di Amazon Braket](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/1_Quantum_machine_learning_in_Amazon_Braket_Hybrid_Jobs/Quantum_machine_learning_in_Amazon_Braket_Hybrid_Jobs.ipynb) Hybrid Jobs](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/2_Using_PennyLane_with_Braket_Hybrid_Jobs/Using_PennyLane_with_Braket_Hybrid_Jobs.ipynb) tutorial.