기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# XGBoost 버전 0.90을 버전 1.5로 업그레이드
<a name="xgboost-version-0.90"></a>

SageMaker Python SDK를 사용하는 경우 기존 XGBoost 0.90 작업을 버전 1.5로 업그레이드하려면 SDK 버전 2.x가 설치되어 있고 XGBoost `version` 및 `framework_version` 파라미터를 1.5-1로 변경해야 합니다. Boto3를 사용하는 경우 도커 이미지와 몇 가지 하이퍼파라미터 및 학습 목표를 업데이트해야 합니다.

**Topics**
+ [SageMaker AI Python SDK 버전 1.x를 버전 2.x로 업그레이드](#upgrade-xgboost-version-0.90-sagemaker-python-sdk)
+ [이미지 태그를 1.5-1로 변경하세요.](#upgrade-xgboost-version-0.90-change-image-tag)
+ [Boto3의 도커 이미지 변경하기](#upgrade-xgboost-version-0.90-boto3)
+ [하이퍼파라미터 및 학습 목표 업데이트](#upgrade-xgboost-version-0.90-hyperparameters)

## SageMaker AI Python SDK 버전 1.x를 버전 2.x로 업그레이드
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-sagemaker-python-sdk"></a>

SageMaker Python SDK 버전 1.x를 계속 사용하고 있다면 SageMaker Python SDK의 버전 2.x로 업그레이드해야 합니다. 최신 버전의 SageMaker Python SDK에 대한 자세한 내용은 [SageMaker Python SDK 버전 2.x 사용](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/v2.html)을 참조하세요. 최신 버전을 설치하려면 다음을 실행하세요.

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

## 이미지 태그를 1.5-1로 변경하세요.
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-change-image-tag"></a>

SageMaker Python SDK를 사용하고 XGBoost 기본 제공 알고리즘을 사용하는 경우 `image_uris.retrive`에서 버전 파라미터를 변경하세요.

```
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 SDK를 사용하고 XGBoost를 프레임워크로 사용하여 사용자 지정 훈련 스크립트를 실행하는 경우 XGBoost API에서 `framework_version` 파라미터를 변경하세요.

```
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 버전 1.x에서 `sagemaker.session.s3_input`이 `sagemaker.inputs.TrainingInput`으로 변경되었습니다. 다음 예제와 같이 `sagemaker.inputs.TrainingInput`을 사용하세요.

```
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 버전 2.x 변경 사항의 전체 목록은 [SageMaker Python SDK 버전 2.x 사용](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/v2.html)을 참조하세요.

## Boto3의 도커 이미지 변경하기
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-boto3"></a>

Boto3를 사용하여 모델을 훈련하거나 배포하는 경우 도커 이미지 태그(1, 0.72, 0.90-1 또는 0.90-2)를 1.5-1로 변경하세요.

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

SageMaker Python SDK를 사용하여 레지스트리 경로를 검색하는 경우 `image_uris.retrieve`에서 `version` 파라미터를 변경하세요.

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

## 하이퍼파라미터 및 학습 목표 업데이트
<a name="upgrade-xgboost-version-0.90-hyperparameters"></a>

사일런트 파라미터는 사용 중지 되었으며 XGBoost 1.5 이상 버전에서는 더 이상 사용할 수 없습니다. 대신 `verbosity`을 사용하세요. `reg:linear` 학습 목표를 사용하고 계셨다면 이 역시 ` reg:squarederror`를 위해 사용 중단 되었습니다. 대신 `reg:squarederror`을 사용하세요.

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

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