View a markdown version of this page

LightGBM - Amazon SageMaker AI

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.

LightGBM

LightGBM è un'implementazione open source popolare ed efficiente dell'algoritmo degli alberi delle decisioni di gradient boosting (Gradient Boosting Decision Tree, GBDT). Il GBDT è un'algoritmo di apprendimento supervisionato che tenta di prevedere con precisione una variabile di destinazione combinando un insieme di stime da un set di modelli più semplici e deboli. LightGBM utilizza tecniche aggiuntive per migliorare significativamente l'efficienza e la scalabilità del GBDT convenzionale. Questa pagina include informazioni sui suggerimenti sulle istanze EC2 e sui notebook di esempio per LightGBM.

Suggerimento sulle istanze EC2 per l'algoritmo LightGBM

SageMaker AI LightGBM attualmente supporta l'addestramento della CPU a istanza singola e multiistanza. Per l'addestramento della CPU a più istanze (allenamento distribuito), specifica un valore instance_count maggiore di 1 quando definisci il tuo. ModelTrainer Per ulteriori informazioni sulla formazione distribuita con LightGBM, consulta Amazon SageMaker AI LightGBM Distributed training using Dask.

LightGBM è un algoritmo basato su memoria e non su calcolo, Pertanto, un'istanza di calcolo a scopo generico (ad esempio, M5) rappresenta una scelta migliore rispetto a un'istanza ottimizzata per il calcolo (ad esempio, C5). Inoltre, consigliamo di disporre di memoria sufficiente nelle istanze selezionate per conservare i dati di addestramento.

Notebook di esempio LightGBM

La tabella seguente illustra una serie di taccuini di esempio che affrontano diversi casi d'uso dell'algoritmo Amazon AI LightGBM. SageMaker

Titolo del notebook Descrizione

Classificazione tabulare con Amazon AI LightGBM e algoritmo SageMaker CatBoost

Questo notebook dimostra l'uso dell'algoritmo Amazon SageMaker AI LightGBM per addestrare e ospitare un modello di classificazione tabulare.

Regressione tabulare con Amazon AI LightGBM e algoritmo SageMaker CatBoost

Questo notebook dimostra l'uso dell'algoritmo Amazon SageMaker AI LightGBM per addestrare e ospitare un modello di regressione tabulare.

Formazione distribuita di Amazon SageMaker AI LightGBM con Dask

Questo notebook illustra la formazione distribuita con l'algoritmo Amazon SageMaker AI LightGBM utilizzando il framework Dask.

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