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# AutoGluon - 自列表格
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[AutoGluon - 自列表格](https://auto.gluon.ai/stable/index.html)是一種流行的開放原始碼 AutoML 架構，可在未處理的表格資料集上訓練高度精確的機器學習模型。與主要著重於模型和超參數選取的現有 AutoML 架構不同，AutoGluon - 自列表格透過合併多個模型並將它們堆疊在多個圖層中來取得成功。此頁面包含 Amazon EC2 執行個體推薦服務和 AutoGluon - 自列表格範例筆記本的相關資訊。

## 適用於 AutoGluon - 自列表格演算法的 Amazon EC2 執行個體建議
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SageMaker AI AutoGluon - 自列表格支援單一執行個體 CPU 和單一執行個體 GPU 訓練。雖然每個執行個體的成本較高，但 GPU 的訓練速度更快，更具成本效益。若要充分利用 GPU 訓練，請將執行個體類型指定為其中一個 GPU 執行個體 (例如 P3)。SageMaker AI AutoGluon - 自列表格目前不支援多 GPU 訓練。

## AutoGluon - 自列表格樣本筆記本
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 下表概述了解決 Amazon SageMaker AI AutoGluon - 自列表格演算法不同使用案例的各種範例筆記本。


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| **筆記本標題** | **Description** | 
| --- | --- | 
| [使用 Amazon SageMaker AI AutoGluon - 自列表格算法進行表格分類](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Classification_AutoGluon.ipynb) | 本筆記本示範如何使用 Amazon SageMaker AI AutoGluon - 自列表格演算法來訓練和託管表格分類模型。 | 
| [使用 Amazon SageMaker AI AutoGluon - 自列表格演算法進行表格迴歸](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Regression_AutoGluon.ipynb) | 本筆記本示範如何使用 Amazon SageMaker AI AutoGluon - 自列表格演算法來訓練和託管表格迴歸模型。 | 

有關如何建立和存取可用於在 SageMaker AI 中執行範例的 Jupyter 筆記本執行個體的說明，請參閱[Amazon SageMaker 筆記本執行個體](nbi.md)。建立並開啟筆記本執行個體後，請選擇 **SageMaker AI 範例**索引標籤，查看所有 SageMaker AI 範例清單。若要開啟筆記本，請選擇其**使用**標籤，然後選擇**建立複本**。