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# SageMaker AI TabTransformer 사용 방법
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TabTransformer를 Amazon SageMaker AI 기본 제공 알고리즘으로 사용할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 SageMaker Python SDK로 TabTransformer를 사용하는 방법을 설명합니다. Amazon SageMaker Studio Classic UI에서 TabTransformer를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [SageMaker JumpStart 사전 훈련된 모델](studio-jumpstart.md) 섹션을 참조하세요.
+ **TabTransformer를 기본 제공 알고리즘으로 사용**

  TabTransformer 기본 제공 알고리즘을 사용하여 다음 코드 예제와 같이 TabTransformer 훈련 컨테이너를 빌드하세요. SageMaker AI `image_uris.retrieve` API(또는 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) 버전 2를 사용할 경우 `get_image_uri` API)를 사용하여 TabTransformer 내장 알고리즘 이미지 URI를 자동으로 찾아낼 수 있습니다.

  TabTransformer 이미지 URI를 지정한 후, TabTransformer 컨테이너를 사용하여 SageMaker AI Estimator API를 사용하는 예측기를 구문화하고 훈련 작업을 시작할 수 있습니다. TabTransformer 기본 제공 알고리즘은 스크립트 모드로 실행됩니다. 하지만 훈련 스크립트는 자동으로 제공되므로 교체할 필요가 없습니다. 스크립트 모드를 이용하여 SageMaker 훈련 작업을 생성한 경험이 많다면 사용자 본인의 TabTransformer 훈련 스크립트를 포함시킬 수 있습니다.

  ```
  from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris
  
  train_model_id, train_model_version, train_scope = "pytorch-tabtransformerclassification-model", "*", "training"
  training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"
  
  # Retrieve the docker image
  train_image_uri = image_uris.retrieve(
      region=None,
      framework=None,
      model_id=train_model_id,
      model_version=train_model_version,
      image_scope=train_scope,
      instance_type=training_instance_type
  )
  
  # Retrieve the training script
  train_source_uri = script_uris.retrieve(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
  )
  
  train_model_uri = model_uris.retrieve(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
  )
  
  # Sample training data is available in this bucket
  training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
  training_data_prefix = "training-datasets/tabular_binary/"
  
  training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train"
  validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation"
  
  output_bucket = sess.default_bucket()
  output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"
  
  s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"
  
  from sagemaker import hyperparameters
  
  # Retrieve the default hyperparameters for training the model
  hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
      model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
  )
  
  # [Optional] Override default hyperparameters with custom values
  hyperparameters[
      "n_epochs"
  ] = "50"
  print(hyperparameters)
  
  from sagemaker.estimator import Estimator
  from sagemaker.utils import name_from_base
  
  training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")
  
  # Create SageMaker Estimator instance
  tabular_estimator = Estimator(
      role=aws_role,
      image_uri=train_image_uri,
      source_dir=train_source_uri,
      model_uri=train_model_uri,
      entry_point="transfer_learning.py",
      instance_count=1,
      instance_type=training_instance_type,
      max_run=360000,
      hyperparameters=hyperparameters,
      output_path=s3_output_location
  )
  
  # Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
  tabular_estimator.fit(
      {
          "training": training_dataset_s3_path,
          "validation": validation_dataset_s3_path,
      }, logs=True, job_name=training_job_name
  )
  ```

  TabTransformer를 기본 제공 알고리즘으로 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 노트북 예제를 참조하세요.
  + [Amazon SageMaker AI TabTransformer 알고리즘을 이용한 테이블 형식 분류](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Classification_TabTransformer.ipynb)
  + [Amazon SageMaker AI TabTransformer 알고리즘을 이용한 테이블 형식 회귀](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Regression_TabTransformer.ipynb)