在 AWS Sagemaker 中训练多个模型

Question

我可以通过评估模型在 AWS Sagemaker 中训练多个模型是 train.py 脚本以及如何从多个模型中取回多个指标吗？

任何链接、文档或视频都会很有用。

Answer 1

是的，您在 sagemaker 培训脚本中编写的内容（假设您使用的东西可以让您传递自定义代码，例如您自己的容器或框架容器）是灵活的，并且不需要只是一个模型甚至 ML。 您绝对可以在单个容器中编写多个模型训练，并通过正则表达式使用 SageMaker 指标捕获提取所有相关指标，请参阅此处使用Sklearn 随机森林的示例正则表达式。 话虽如此，由于以下原因，将事物分开并为每个 SageMaker 作业使用一个模型通常是一个更好的主意：

1. 它允许您分离模型元数据和指标，并轻松地与SageMaker 元数据服务进行比较
2. 它允许您将硬件专门用于每个模型并获得更好的经济性。 每个型号在 CPU、GPU、RAM 方面都有自己的最佳位置
3. 它允许您使用完全相同的容器进行单次训练，也可以用于贝叶斯超参数搜索，这种方法比常规网格搜索更快、更便宜。