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

# Cara menggunakan SageMaker AI TabTransformer
<a name="tabtransformer-modes"></a>

Anda dapat menggunakannya TabTransformer sebagai algoritma bawaan Amazon SageMaker AI. Bagian berikut menjelaskan cara menggunakan TabTransformer dengan SageMaker Python SDK. Untuk informasi tentang cara menggunakan TabTransformer dari Amazon SageMaker Studio Classic UI, lihat[SageMaker JumpStart model terlatih](studio-jumpstart.md).
+ **Gunakan TabTransformer sebagai algoritma bawaan**

  Gunakan algoritma TabTransformer bawaan untuk membangun wadah TabTransformer pelatihan seperti yang ditunjukkan pada contoh kode berikut. Anda dapat secara otomatis melihat URI image algoritme TabTransformer bawaan menggunakan SageMaker AI `image_uris.retrieve` API (atau `get_image_uri` API jika menggunakan [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) versi 2). 

  Setelah menentukan URI TabTransformer gambar, Anda dapat menggunakan TabTransformer wadah untuk membuat estimator menggunakan SageMaker AI Estimator API dan memulai pekerjaan pelatihan. Algoritma TabTransformer bawaan berjalan dalam mode skrip, tetapi skrip pelatihan disediakan untuk Anda dan tidak perlu menggantinya. Jika Anda memiliki pengalaman luas menggunakan mode skrip untuk membuat pekerjaan SageMaker pelatihan, maka Anda dapat memasukkan skrip TabTransformer pelatihan Anda sendiri.

  ```
  from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris
  
  train_model_id, train_model_version, train_scope = "pytorch-tabtransformerclassification-model", "*", "training"
  training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"
  
  # Retrieve the docker image
  train_image_uri = image_uris.retrieve(
      region=None,
      framework=None,
      model_id=train_model_id,
      model_version=train_model_version,
      image_scope=train_scope,
      instance_type=training_instance_type
  )
  
  # Retrieve the training script
  train_source_uri = script_uris.retrieve(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
  )
  
  train_model_uri = model_uris.retrieve(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
  )
  
  # Sample training data is available in this bucket
  training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
  training_data_prefix = "training-datasets/tabular_binary/"
  
  training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train"
  validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation"
  
  output_bucket = sess.default_bucket()
  output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"
  
  s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"
  
  from sagemaker import hyperparameters
  
  # Retrieve the default hyperparameters for training the model
  hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
  )
  
  # [Optional] Override default hyperparameters with custom values
  hyperparameters[
      "n_epochs"
  ] = "50"
  print(hyperparameters)
  
  from sagemaker.estimator import Estimator
  from sagemaker.utils import name_from_base
  
  training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")
  
  # Create SageMaker Estimator instance
  tabular_estimator = Estimator(
      role=aws_role,
      image_uri=train_image_uri,
      source_dir=train_source_uri,
      model_uri=train_model_uri,
      entry_point="transfer_learning.py",
      instance_count=1,
      instance_type=training_instance_type,
      max_run=360000,
      hyperparameters=hyperparameters,
      output_path=s3_output_location
  )
  
  # Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
  tabular_estimator.fit(
      {
          "training": training_dataset_s3_path,
          "validation": validation_dataset_s3_path,
      }, logs=True, job_name=training_job_name
  )
  ```

  Untuk informasi selengkapnya tentang cara mengatur TabTransformer sebagai algoritma bawaan, lihat contoh buku catatan berikut.
  + [Klasifikasi tabel dengan algoritma Amazon SageMaker AI TabTransformer](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Classification_TabTransformer.ipynb)
  + [Regresi tabular dengan algoritma Amazon AI SageMaker TabTransformer](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Regression_TabTransformer.ipynb)