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# 하이퍼파라미터 튜닝 및 훈련 작업 관리
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튜닝 작업에는 많은 훈련 작업이 포함될 수 있으며 이러한 작업과 정의의 생성과 관리는 복잡하고 번거로운 일이 될 수 있습니다. SageMaker AI에는 이러한 작업을 쉽게 관리할 수 있는 도구가 있습니다. 실행한 튜닝 작업은 Amazon SageMaker AI 콘솔([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/))에서 액세스할 수 있습니다. 목록을 보려면 **훈련** 메뉴에서 **하이퍼파라미터 튜닝 작업**을 선택합니다. 또한 이 페이지에서는 **하이퍼파라미터 튜닝 작업 생성**을 선택하여 새 튜닝 작업 생성 절차를 시작할 수 있습니다.

훈련 작업이 튜닝 작업의 일부를 실행하는지 확인하려면, 목록에서 하이퍼파라미터 튜닝 작업 중 하나를 선택합니다. 튜닝 작업 페이지에 있는 탭에서는 훈련 작업, 작업 정의, 튜닝 작업에서 사용되는 태그 및 구성, 튜닝 중에 찾은 최고 훈련 작업을 검사할 수 있습니다. 최고 훈련 작업 또는 튜닝 작업에 속하는 다른 훈련 작업을 선택하여 작업 설정을 모두 볼 수 있습니다. 여기에서 **모델 생성**을 선택하여 훈련 작업에서 찾은 하이퍼파라미터 값을 사용하는 모델을 생성하거나 **복제**를 선택하여 훈련 작업을 복제할 수 있습니다.

**복제**  
하이퍼파라미터 튜닝 작업에 속하는 훈련 작업을 복제하면 시간을 절약할 수 있습니다. 작업을 복제하면 데이터 채널과 출력 아티팩트의 Amazon S3 스토리지 위치를 비롯한 작업 설정이 복사됩니다. 복제는 앞서 설명한 대로 튜닝 작업 페이지에서 이미 실행한 훈련 작업에 대해, 또는 해당 절차의 [훈련 작업 추가 또는 복제](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md#multiple-algorithm-hpo-add-training-job)단계에서 설명한 대로 하이퍼파라미터 튜닝 작업 생성 중에 추가 훈련 작업 정의를 생성할 때 수행할 수 있습니다.

**태그 지정**  
자동 모델 튜닝은 모델 하이퍼파라미터의 이상적인 가중치를 찾기 위해 단일 상위 튜닝 작업에서 여러 훈련 작업을 시작합니다. [튜닝 작업 구성 요소](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md#multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs-define-settings) 섹션에서 설명한 대로 상위 튜닝 작업에 태그를 추가할 수 있으며, 그러면 태그가 아래에 있는 개별 훈련 작업에 전파됩니다. 고객은 이 태그를 비용 할당 또는 액세스 제어 등의 목적으로 사용할 수 있습니다. SageMaker SDK로 태그를 추가하려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AddTags.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AddTags.html) API를 사용합니다. AWS 리소스에 태그 지정을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS 리소스 태그 지정을](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html) 참조하세요.