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# XGBoost バージョン 0.90 をバージョン 1.5 にアップグレードする
<a name="xgboost-version-0.90"></a>

SageMaker Python SDK を使用している場合、既存の XGBoost 0.90 ジョブをバージョン 1.5 にアップグレードするには、バージョン 2.x の SDK をインストールし、XGBoost `version` と `framework_version` パラメータを 1.5-1 に変更する必要があります。Boto3 を使用している場合、Docker イメージと、いくつかのハイパーパラメータと学習目標を更新する必要があります。

**Topics**
+ [SageMaker AI Python SDK バージョン 1.x をバージョン 2.x にアップグレードする](#upgrade-xgboost-version-0.90-sagemaker-python-sdk)
+ [イメージタグを 1.5-1 に変更する](#upgrade-xgboost-version-0.90-change-image-tag)
+ [boto3 の Docker イメージを変更する](#upgrade-xgboost-version-0.90-boto3)
+ [ハイパーパラメータと学習目標を更新する](#upgrade-xgboost-version-0.90-hyperparameters)

## SageMaker AI Python SDK バージョン 1.x をバージョン 2.x にアップグレードする
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-sagemaker-python-sdk"></a>

SageMaker Python SDK のバージョン 1.x をまだ使用している場合、SageMaker Python SDK のバージョン 2.x をアップグレードする必要があります。SageMaker Python SDK の最新バージョンの詳細については、「[Use Version 2.x of the SageMaker Python SDK」(SageMaker Python SDK のバージョン 2.x を使用する](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/v2.html)) を参照してください。最新バージョンをインストールするには、次を実行します。

```
python -m pip install --upgrade sagemaker
```

## イメージタグを 1.5-1 に変更する
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-change-image-tag"></a>

SageMaker Python SDK を使用して XGBoost ビルドインアルゴリズムを使用している場合、`image_uris.retrive` でバージョンパラメータを変更します。

```
from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework="xgboost", region="us-west-2", version="1.5-1")

estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_uri=xgboost_container, 
                                          hyperparameters=hyperparameters,
                                          role=sagemaker.get_execution_role(),
                                          instance_count=1, 
                                          instance_type='ml.m5.2xlarge', 
                                          volume_size=5, # 5 GB 
                                          output_path=output_path)
```

SageMaker Python SDK を使用して XGBoost をフレームワークとして使用し、カスタマイズされたトレーニングスクリプトを実行する場合、XGBoost API で `framework_version` パラメータを変更します。

```
estimator = XGBoost(entry_point = "your_xgboost_abalone_script.py", 
                    framework_version='1.5-1',
                    hyperparameters=hyperparameters,
                    role=sagemaker.get_execution_role(),
                    instance_count=1,
                    instance_type='ml.m5.2xlarge',
                    output_path=output_path)
```

SageMaker Python SDK バージョン 1.x の `sagemaker.session.s3_input` は `sagemaker.inputs.TrainingInput` に名前が変更されています。次の例のように、`sagemaker.inputs.TrainingInput` を使用する必要があります。

```
content_type = "libsvm"
train_input = TrainingInput("s3://{}/{}/{}/".format(bucket, prefix, 'train'), content_type=content_type)
validation_input = TrainingInput("s3://{}/{}/{}/".format(bucket, prefix, 'validation'), content_type=content_type)
```

 SageMaker Python SDK バージョン 2.x の変更点の詳細なリストについては、「[Use Version 2.x of the SageMaker Python SDK」(SageMaker Python SDK のバージョン 2.x を使用する](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/v2.html)) を参照してください。

## boto3 の Docker イメージを変更する
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-boto3"></a>

Boto3 を使用してモデルをトレーニングまたはデプロイする場合、docker イメージタグ (1、0.72、0.90-1 または 0.90-2) を 1.5-1 に変更します。

```
{
    "AlgorithmSpecification":: {
        "TrainingImage": "746614075791.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.5-1"
    }
    ...
}
```

SageMaker Python SDK を使用してレジストリパスを取得する場合、`image_uris.retrieve` で `version` パラメータを変更します。

```
from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework="xgboost", region="us-west-2", version="1.5-1")
```

## ハイパーパラメータと学習目標を更新する
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-hyperparameters"></a>

サイレントパラメータは廃止され、XGBoost 1.5 以降のバージョンでは使用できなくなりました。代わりに `verbosity` を使用します。`reg:linear` 学習目標を使用していた場合、これも同様に廃止され、` reg:squarederror` に置き換えられます。代わりに `reg:squarederror` を使用します。

```
hyperparameters = {
    "verbosity": "2",
    "objective": "reg:squarederror",
    "num_round": "50",
    ...
}

estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_uri=xgboost_container, 
                                          hyperparameters=hyperparameters,
                                          ...)
```