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LightGBM
LightGBM
LightGBM アルゴリズムの Amazon EC2 インスタンスに関する推奨事項
現在、SageMaker AI LightGBM は、単一インスタンスとマルチインスタンスの CPU トレーニングをサポートしています。マルチインスタンスの CPU トレーニング (分散トレーニング) の場合、推定器を定義するときに 1 より大きい instance_count を指定します。LightGBM を使用した分散トレーニングの詳細については、「Amazon SageMaker AI LightGBM Distributed training using Dask
LightGBM は (CPU バウンドではなく) メモリバウンドアルゴリズムです。そのため、コンピューティング最適化インスタンス (C5 など) よりも汎用コンピューティングインスタンス (M5 など) を選択することをお勧めします。さらに、トレーニングデータを保持するために、選択したインスタンスに十分なメモリを用意することを推奨します。
LightGBM サンプルノートブック
次の表は、Amazon SageMaker AI LightGBM アルゴリズムのさまざまなユースケースに対応する各種サンプルノートブックの概要を示しています。
| ノートブックのタイトル | 説明 |
|---|---|
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Tabular classification with Amazon SageMaker AI LightGBM and CatBoost algorithm |
このノートブックでは、Amazon SageMaker AI LightGBM アルゴリズムを使用して表形式の分類モデルをトレーニングおよびホストする方法について説明しています。 |
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Tabular regression with Amazon SageMaker AI LightGBM and CatBoost algorithm |
このノートブックでは、Amazon SageMaker AI LightGBM アルゴリズムを使用して表形式のリグレッションモデルをトレーニングおよびホストする方法について説明しています。 |
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Amazon SageMaker AI LightGBM Distributed training using Dask |
このノートブックは、Dask フレームワークを使用した Amazon SageMaker AI LightGBM アルゴリズムによる分散トレーニングについて説明しています。 |
SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法の詳細については、「Amazon SageMaker ノートブックインスタンス」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いた後、[SageMaker AI サンプル] タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。
