翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # ハイパーパラメータのチューニングジョブとトレーニングジョブを管理する チューニングジョブには多数のトレーニングジョブを含めることができ、これらのジョブとその定義の作成と管理は複雑で面倒な作業になる可能性があります。SageMaker AI には、これらのジョブの管理を容易にするツールが用意されています。実行したチューニングジョブは、次の Amazon SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) からアクセスできます。**[Training]** (トレーニング) メニューの **[Hyperparameter tuning job]** (ハイパーパラメータチューニングジョブ) を選択してリストを表示します。このページでは、**[Create hyperparameter tuning job]** (ハイパーパラメータチューニングジョブを作成) を選択して、新しいチューニングジョブを作成する手順も開始できます。 チューニングジョブの一部のトレーニングジョブによる実行を確認するには、リストからハイパーパラメータチューニングジョブを 1 つ選択します。チューニングジョブのページにあるタブでは、トレーニングジョブ、その定義、チューニングジョブに使われるタグと設定、チューニング中に見つかった最善のトレーニングジョブを検査できます。最善のトレーニングジョブを選択するか、チューニングジョブに属する他のトレーニングジョブを選択して、そのすべての設定を表示できます。ここから、トレーニングジョブで見つかったハイパーパラメータ値を使うモデルを作成できます。**[モデルの作成]** を選択するか、**[クローン]** を選択してトレーニングジョブを複製できます。 **クローン作成** ハイパーパラメータチューニングジョブに属するトレーニングジョブを複製することで、時間を節約できます。ジョブを複製すると、データチャネル、S3 における出力アーティファクトの保存場所など、ジョブのすべての設定がコピーされます。これは、前述のとおり、チューニングジョブのページから既に実行しているトレーニングジョブに対して、またはその手順の [トレーニングジョブを追加または複製する](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md#multiple-algorithm-hpo-add-training-job) ステップで説明されているとおり、ハイパーパラメータチューニングジョブの作成中に追加のトレーニングジョブ定義を作成するときに行えます。 **Tagging** 自動モデルチューニングでは、1 つの親チューニングジョブ内で複数のトレーニングジョブを開始して、モデルのハイパーパラメータの最適な重みを検出します。タグは、[調整ジョブのコンポーネント](multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs.md#multiple-algorithm-hpo-create-tuning-jobs-define-settings)セクションで説明されているとおり、親チューニングジョブに追加できます。タグが追加されると、そのタグはその下にある個々のトレーニングジョブに反映されます。このようなタグは、コスト配分やアクセスコントロールなどの目的で使うことができます。SageMaker SDK を使ってタグを追加するには、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AddTags.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AddTags.html) API を使います。 AWS リソースのタグ付けの使用の詳細については、[AWS 「リソースのタグ付け](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html)」を参照してください。