在 SageMaker AI 中调整机器学习模型的超参数 - AWS Step Functions
第 1 步：创建状态机第 2 步：运行演示状态机

在 SageMaker AI 中调整机器学习模型的超参数

此示例项目演示如何使用 SageMaker AI 调整机器学习模型的超参数和批量转换测试数据集。

在此项目中，Step Functions 使用 Lambda 函数通过测试数据集为 Amazon S3 存储桶添加种子。然后，它使用 SageMaker AI 服务集成来创建超参数调整作业。然后，它使用一个 Lambda 函数来提取数据路径，保存调整模型，提取模型名称，然后运行批处理转换作业以在 SageMaker AI 中进行推理。

有关 SageMaker AI 和 Step Functions 服务集成的更多信息，请参阅以下内容：

注意

此示例项目可能会产生费用。

为新 AWS 用户提供了免费使用套餐。在此套餐中，低于某种使用水平的服务是免费的。有关 AWS 成本和免费套餐的更多信息，请参阅 SageMaker AI 定价。

第 1 步：创建状态机

  1. 打开 Step Functions 控制台，然后选择创建状态机。

  2. 选择从模板创建，然后找到相关的入门模板。选择下一步以继续。

  3. 选择模板使用方式：

    1. 运行演示 — 创建只读状态机。审核后，您可以创建工作流和所有相关资源。

    2. 构建依据 — 提供可编辑的工作流定义，您可借助自有资源对其进行审核、定制并部署。（不会自动创建函数或队列等相关资源。）

  4. 选择使用模板继续进行选择。

    注意

    部署到您的账户的服务将会收取标准费用。

第 2 步：运行演示状态机

如果您选择了运行演示选项，则所有相关资源都将部署并准备好运行。如果您选择了构建依据选项，则可能需要先设置占位符值并创建其他资源，然后才能运行自定义工作流。

  1. 选择部署并运行。

  2. 等待 CloudFormation 堆栈部署。这一过程耗时最多 10 分钟。

  3. 出现开始执行选项后，查看输入并选择开始执行。

恭喜您！

现在，您应该有了一个正在运行的状态机演示。您可以在图表视图中选择状态来查看输入、输出、变量、定义和事件。