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組み込みアルゴリズムのパラメータ
次の表に、Amazon SageMaker AI が提供する各アルゴリズムのパラメータを示します。
| アルゴリズム名 | チャンネル名 | トレーニング入力モード | ファイルタイプ | インスタンスクラス | 並列処理可能 |
|---|---|---|---|---|---|
| AutoGluon - 表形式 | トレーニング、および (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU または GPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| BlazingText | トレーニング | ファイルまたはパイプ | テキストファイル (1 行に 1 文、スペース区切りのトークンを含む) | CPU または GPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| CatBoost | トレーニング、および (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| DeepAR 予測 | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイル | JSON Lines または Parquet | CPU または GPU | あり |
| 因数分解機 | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf | CPU (高密度データ用の GPU) | あり |
| 画像分類 - MXNet | トレーニングと検証、(オプションで) train_lst、validation_lst、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) | GPU | あり |
| 画像分類 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png) | CPU または GPU | Yes (単一インスタンス上の複数の GPU 間でのみ) |
| IP Insights | トレーニング、および (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU または GPU | あり |
| K-Means | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPUCommon (1 つ以上のインスタンス上の単一の GPU デバイス) | なし |
| K 近傍法 | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPU (1 つ以上のインスタンス上の単一の GPU デバイス) | あり |
| LDA | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| LightGBM | トレーニングおよび (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU | あり |
| 線形学習 | トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方 | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPU | あり |
| ニューラルトピックモデル | トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方 | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPU | あり |
| Object2Vec | トレーニングおよび (オプションで) 検証、テスト、またはその両方 | ファイル | JSON Lines | CPU または GPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| オブジェクト検出 - MXNet | トレーニングと検証、(オプションで) train_annotation、validation_annotation、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) | GPU | あり |
| オブジェクト検出 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png) | GPU | Yes (単一インスタンス上の複数の GPU 間でのみ) |
| PCA | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU または GPU | あり |
| ランダムカットフォレスト | トレーニングおよび (オプションで) テスト | ファイルまたはパイプ | recordIO-protobuf または CSV | CPU | あり |
| セマンティックセグメンテーション | トレーニングと検証、train_annotation、validation_annotation、および (オプションで) label_map およびモデル | ファイルまたはパイプ | 画像ファイル | GPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| Seq2Seq モデリング | トレーニング、検証、および vocab | ファイル | recordIO-protobuf | GPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| TabTransformer | トレーニングおよび (オプションで) 検証 | ファイル | CSV | CPU または GPU (単一インスタンスのみ) | なし |
| テキスト分類 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | ファイル | CSV | CPU または GPU | Yes (単一インスタンス上の複数の GPU 間でのみ) |
| XGBoost (0.90-1、0.90-2、1.0-1、1.2-1、1.2-21) | トレーニング、および (オプションで) 検証 | ファイルまたはパイプ | CSV、libsVM、または Parquet | CPU (または 1.2-1 の場合 GPU) | あり |
並列処理可能なアルゴリズムは、トレーニングを分散するために、複数のコンピューティングインスタンスにデプロイできます。
以下のトピックでは、Amazon SageMaker AI が提供するすべての組み込みアルゴリズムに共通するデータ形式、推奨される Amazon EC2 インスタンスタイプ、CloudWatch ログについて説明します。
注記
SageMaker AI によって管理される組み込みアルゴリズムの Docker イメージ URIs を検索するには、「Docker Registry Paths and Example Code」を参照してください。
