在AWS Sagemaker中训练多种模型

Question

我可以通过评估模型为train.py脚本以及如何从多个模型取回多个指标来在AWS Sagemaker中训练多个模型吗？

任何链接，文档或视频都是有用的。

Answer 1

是的，您在sagemaker培训脚本中编写的内容（假设您使用的是可以让您传递自定义代码的内容，例如您自己的容器或框架容器）是灵活的，并且不必只是一个模型甚至是ML。您绝对可以在一个容器中编写多个模型训练，并通过regex使用SageMaker指标捕获来提取所有相关指标，请在此处使用Sklearn random forest查看示例regex。 话虽这么说，将事物分开并在每个SageMaker工作中使用一个模型通常是一个更好的主意，原因如下：

1. 它使您可以分离模型元数据和指标并进行比较 SageMaker metadata service
轻松地
2. 它使您可以针对每种型号专门配置硬件，并获得更好的经济效益。每个模型在CPU，GPU，RAM方面都有自己的亮点
3. 它允许您使用完全相同的容器进行单次训练，但 也适用于bayesian hyperparameter search，该方法可以是 比常规的gridsearch更快，更便宜。