Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

AutoGluon-Tabular

AutoGluon-Tabular è un popolare framework AutoML open source che addestra modelli di machine learning altamente accurati su un set di dati tabulari non elaborati. A differenza dei framework AutoML esistenti che si concentrano principalmente sulla selezione di modelli e iperparametri, AutoGluon-Tabular riesce a raggruppare più modelli e impilarli su più livelli. Questa pagina include informazioni sui suggerimenti sulle istanze EC2 e sui notebook di esempio per AutoGluon-Tabular.

Suggerimento sulle istanze EC2 per l'algoritmo AutoGluon-Tabular

SageMaker AI AutoGluon-Tabular supporta l’addestramento su CPU a istanza singola e GPU a istanza singola. Nonostante costi più elevati per istanza, i GPU si preparano più rapidamente, rendendoli più convenienti. Per trarre vantaggio dall’addestramento della GPU, specifica il tipo di istanza come una delle istanze GPU (ad esempio, P3). SageMaker AI AutoGluon-Tabular attualmente non supporta l’addestramento multi-GPU.

Notebook di esempio AutoGluon-Tabular

Nella tabella seguente è riportata una serie di notebook di esempio che affrontano diversi casi d’uso dell’algoritmo Amazon SageMaker AI AutoGluon-Tabular.

Per istruzioni su come creare e accedere alle istanze del notebook Jupyter che puoi utilizzare per eseguire l’esempio in SageMaker AI, consulta Istanze SageMaker per notebook Amazon. Dopo aver creato e aperto un’istanza del notebook, scegli la scheda Esempi di SageMaker AI per visualizzare un elenco di tutti gli esempi di SageMaker AI. Per aprire un notebook, seleziona la relativa scheda Utilizza e scegli Crea copia.