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Parametri per gli algoritmi Built-in
La tabella seguente elenca i parametri per ciascuno degli algoritmi forniti da Amazon SageMaker AI.
| Nome algoritmo | Nome canale | Modalità di input per l'addestramento | Tipo di file | Classe di istanza | Parallelizzabile |
|---|---|---|---|---|---|
| AutoGluon-Tabular | addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU o GPU (solo istanza singola) | No |
| BlazingText | Addestramento | File o Pipe | File di testo (una frase per riga con token separati da spazio) | CPU o GPU (solo istanza singola) | No |
| CatBoost | addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU (solo istanza singola) | No |
| Previsioni DeepAR | addestrare e (facoltativamente) testare | File | Linee JSON o parquet | CPU o GPU | Sì |
| Macchine di fattorizzazione | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | record IO-protobuf | CPU (GPU per dati a densità alta) | Sì |
| Classificazione delle immagini – MXNet | addestra e convalida (facoltativamente) train_lst, validation_lst e model | File o Pipe | recordIO o file immagine (.jpg o.png) | GPU | Sì |
| Classificazione delle immagini - TensorFlow | Addestramento e convalida | File | file di immagine (.jpg, .jpeg o.png) | CPU o GPU | Sì (solo su GPU multipli su una Istanza singola) |
| IP Insights | addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU o GPU | Sì |
| K-Means | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | record IO-protobuf o CSV | CPU o GPUCommon (singolo dispositivo GPU su una o più istanze) | No |
| K-Nearest-Neighbors (k-NN) | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | record IO-protobuf o CSV | CPU o GPU (singolo dispositivo GPU su una o più istanze) | Sì |
| LDA | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | record IO-protobuf o CSV | CPU (solo istanza singola) | No |
| LightGBM | train/training e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU | Sì |
| Linear Learner | addestra e (facoltativamente) convalida, test o entrambi | File o Pipe | record IO-protobuf o CSV | CPU o GPU | Sì |
| Modello argomento neurale | addestramento e (facoltativamente) convalida, test o entrambi | File o Pipe | record IO-protobuf o CSV | CPU o GPU | Sì |
| Object2Vec | addestramento e (facoltativamente) convalida, test o entrambi | File | JSON Lines | CPU o GPU (solo istanza singola) | No |
| Rilevamento di oggetti - MXNet | Addestra e convalida (facoltativamente) train_annotation, validation_annotation e model | File o Pipe | recordIO o file immagine (.jpg o.png) | GPU | Sì |
| Rilevamento di oggetti - TensorFlow | Addestramento e convalida | File | file di immagine (.jpg, .jpeg o.png) | GPU | Sì (solo su GPU multipli su una Istanza singola) |
| PCA | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | record IO-protobuf o CSV | CPU o GPU | Sì |
| Random Cut Forest | addestrare e (facoltativamente) testare | File o Pipe | record IO-protobuf o CSV | CPU | Sì |
| Segmentazione semantica | addestramento e convalida train_annotation, validation_annotation e (facoltativamente) label_map e model | File o Pipe | File di immagine | GPU (solo istanza singola) | No |
| Modellazione Seq2Seq | addestramento, convalida e vocab | File | registrare IO-protobuf | GPU (solo istanza singola) | No |
| TabTransformer | addestramento e (facoltativamente) convalida | File | CSV | CPU o GPU (solo istanza singola) | No |
| Classificazione del testo - TensorFlow | Addestramento e convalida | File | CSV | CPU o GPU | Sì (solo su GPU multipli su una Istanza singola) |
| XGBoost (0.90-1, 0.90-2, 1.0-1, 1.2-1, 1.2-21) | addestramento e (facoltativamente) convalida | File o Pipe | CSV, libSVM o Parquet | CPU (o GPU per 1.2-1) | Sì |
Gli algoritmi che sono parallelizzabili possono essere distribuiti su più istanze di calcolo a scopo di addestramento distribuito.
I seguenti argomenti forniscono informazioni sui formati di dati, sui tipi di istanze Amazon EC2 consigliati e sui CloudWatch log comuni a tutti gli algoritmi integrati forniti da Amazon AI. SageMaker
Nota
Per cercare gli URI delle immagini Docker degli algoritmi integrati gestiti dall' SageMaker intelligenza artificiale, consulta Docker Registry Paths and Example Code.
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