APIをSDK抽象化して、便利なツールを提供します。使用してノーコードまたはミニマルコードオプションを追求することもできます。トレーニング中トレーニング中は、コンピューティングリソース、コストの最適化、そして最も重要なモデルのパフォーマンスをスケーリングしながら、トレーニングの安定性、トレーニング速度、トレーニング効率を継続的に改善する必要があります。トレーニング機能の詳細については、「」を参照してください。ユースケースに適したインスタンスタイプとインフラストラクチャ管理ツールを選択します。小規模なインスタンスから始めて、ワークロードに応じてスケールアップできます。CPUインスタンスファミリーの最小インスタンスから始めます。GPUインスタンスファミリーの最小インスタンスから始めます。永続キャッシュを使用すると、ウォームプールのみによるレイテンシーの削減よりも、反復的なトレーニングジョブのレイテンシーと課金対象時間を削減できます。詳細については、以下のトピックを参照してください。マネージドウォームプール永続キャッシュを使用するトレーニングジョブを実行するには十分なクォータが必要です。エラーが表示されます。コンソールを使用します。クォータの増加を要求する方法については、「サポートされているリージョンおよびクォータ」を参照してください。料金ページでテーブルを検索します。トレーニングジョブとしてコードを実行できます。トレーニングジョブとして実行する」を参照してください。CloudWatch。SageMaker、精度と収束の観点からモデルのパフォーマンスを監視し、複数のトレーニングジョブ間のメトリクスの比較分析を実行できます。CloudWatch。詳細については、以下のトピックを参照してください。モデルデバッグツールと組み込みルールを使用して、モデル収束と重み更新プロセスにおけるより複雑な問題を特定します。out-of-memory問題が原因で、トレーニングジョブが中断することなく安定したステージに進んでいる場合は、ジョブをスケーリングし、数日から数か月にわたって長期間実行するオプションをさらに見つけることをお勧めします。スケールアップの準備ができたら、分散トレーニングを検討してください。つの組み合わせをスケールアップして実現することを検討してください。使用して、GPUインスタンスのモデルグラフをコンパイルおよび最適化することもできます。深層学習フレームワークをサポートしています。SageMakerを使用してモデルハイパーパラメータをチューニングします。提供し、改善されていないハイパーパラメータチューニングジョブの早期停止機能を備えた並列ハイパーパラメータチューニングジョブを起動します。トレーニング時間がそれほど大きな懸念事項でない場合は、マネージドスポットインスタンスによるモデルトレーニングコストの最適化を検討します。スポットインスタンスの交換による断続的なジョブの休止からの復元を継続するには、スポットトレーニングのチェックポイントを有効にする必要があることに注意してください。トレーニングジョブが予期せず終了した場合に備えて、チェックポイント機能を使用してモデルをバックアップすることもできます。詳細については、以下のトピックを参照してください。マネージドスポットトレーニングチェックポイントの使用トレーニング後トレーニング後は、最終的なモデルアーティファクトを取得して、モデルのデプロイと推論に使用します。次の図に示すように、トレーニング後のフェーズに関連する追加のアクションがあります。モデルアーティファクトを取得したら、それをベースラインモデルとして設定できます。機能の使用を検討してください。使用してトレーニング後のバイアスを検出し、ベースラインに対する受信データとモデルのバイアスを経時的に検出します。新しいデータを評価し、定期的またはリアルタイムで新しいデータに対してモデル予測を評価する必要があります。これらの機能を使用すると、データやモデルの急激な変化や異常のほか、漸進的な変化またはドリフトに関するアラートを受け取ることができます。ライフサイクル全体をオーケストレーションできます。無効になっているか、使用できません。有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。はいページが役に立ったことをお知らせいただき、ありがとうございます。お時間がある場合は、何が良かったかお知らせください。今後の参考にさせていただきます。いいえこのページは修正が必要なことをお知らせいただき、ありがとうございます。ご期待に沿うことができず申し訳ありません。お時間がある場合は、ドキュメントを改善する方法についてお知らせください。