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# Régler un BlazingText modèle
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Le *réglage de modèle automatique*, ou réglage d'hyperparamètre, détecte la meilleure version d'un modèle en exécutant plusieurs tâches qui testent une plage d'hyperparamètres sur votre jeu de données. Vous choisissez les hyperparamètres réglables, une plage de valeurs pour chacun d'eux et une métrique d'objectif. Vous choisissez la métrique d'objectif parmi les métriques que calcule l'algorithme. Le réglage de modèle automatique recherche parmi les hyperparamètres choisis la combinaison de valeurs qui produira un modèle permettant d'optimiser la métrique d'objectif.

Pour plus d'informations sur le réglage de modèle, consultez [Réglage automatique du modèle grâce à l' SageMaker IA](automatic-model-tuning.md).

## Métriques calculées par l' BlazingText algorithme
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L'algorithme BlazingText Word2Vec (`skipgram`,`cbow`, et `batch_skipgram` modes) rend compte d'une seule métrique pendant l'entraînement :. `train:mean_rho` Cette métrique est calculée sur les [ensembles de données de similarité lexicale de WS-353](https://aclweb.org/aclwiki/WordSimilarity-353_Test_Collection_(State_of_the_art)). Utilisez cette métrique comme objectif lors du réglage des valeurs d'hyperparamètres pour l'algorithme Word2vec.

L'algorithme de classification de BlazingText texte (`supervised`mode) rend également compte d'une seule métrique pendant l'entraînement : le`validation:accuracy`. Utilisez ces métriques comme objectif lors du réglage des valeurs d'hyperparamètres pour l'algorithme de classification textuelle.


| Nom de la métrique | Description | Orientation de l'optimisation | 
| --- | --- | --- | 
| train:mean\$1rho |  Corrélation (rhô) moyenne (coefficient de corrélation de Spearman) pour les [ensembles de données de similarité lexicale de WS-353](http://alfonseca.org/pubs/ws353simrel.tar.gz).  |  Agrandir  | 
| validation:accuracy |  Précision de la classification pour l'ensemble de données de validation spécifié par l'utilisateur  |  Agrandir  | 

## Hyperparamètres réglables BlazingText
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### Hyperparamètres réglables pour l'algorithme Word2vec
<a name="blazingtext-tunable-hyperparameters-word2vec"></a>

Réglez un modèle Amazon SageMaker AI BlazingText Word2Vec avec les hyperparamètres suivants. Les hyperparamètres ayant le plus grand impact sur les métriques d'objectif Word2vec sont les suivants : `mode`, ` learning_rate`, `window_size`, `vector_dim` et `negative_samples`.


| Nom du paramètre | Type de paramètre | Plages ou valeurs recommandées | 
| --- | --- | --- | 
| batch\$1size |  `IntegerParameterRange`  |  [8-32]  | 
| epochs |  `IntegerParameterRange`  |  [5-15]  | 
| learning\$1rate |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0,005, MaxValue 0,01  | 
| min\$1count |  `IntegerParameterRange`  |  [0-100]  | 
| mode |  `CategoricalParameterRange`  |  [`'batch_skipgram'`, `'skipgram'`, `'cbow'`]  | 
| negative\$1samples |  `IntegerParameterRange`  |  [5-25]  | 
| sampling\$1threshold |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0,0001, MaxValue : 0,001  | 
| vector\$1dim |  `IntegerParameterRange`  |  [32-300]  | 
| window\$1size |  `IntegerParameterRange`  |  [1-10]  | 

### Hyperparamètres réglables pour l'algorithme de classification textuelle
<a name="blazingtext-tunable-hyperparameters-text_class"></a>

Réglez un modèle de classification de BlazingText texte Amazon SageMaker AI avec les hyperparamètres suivants.


| Nom du paramètre | Type de paramètre | Plages ou valeurs recommandées | 
| --- | --- | --- | 
| buckets |  `IntegerParameterRange`  |  [1 000 000-10 000 000]  | 
| epochs |  `IntegerParameterRange`  |  [5-15]  | 
| learning\$1rate |  `ContinuousParameterRange`  |  MinValue: 0,005, MaxValue 0,01  | 
| min\$1count |  `IntegerParameterRange`  |  [0-100]  | 
| vector\$1dim |  `IntegerParameterRange`  |  [32-300]  | 
| word\$1ngrams |  `IntegerParameterRange`  |  [1-3]  |