Milyen lehetőségek állnak rendelkezésre a képzési költségvetés beállítására az AutoML-táblázatokban?
A képzési költségkeret beállítása az AutoML-táblázatokban számos lehetőséget tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy szabályozzák a képzési folyamathoz hozzárendelt erőforrások mennyiségét. Ezeket az opciókat úgy tervezték, hogy optimalizálják a modell teljesítménye és a költség közötti kompromisszumot, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy elérjék a kívánt pontossági szintet a költségvetési korlátaikon belül.
Az első elérhető lehetőség a képzési költségvetés beállítására a "budget_milli_node_hours" paraméter. Ez a paraméter a képzéshez felhasznált számítási erőforrások teljes mennyiségét jelenti, milli-csomópontos órákban mérve. Meghatározza a képzési folyamat maximális időtartamát, és közvetve befolyásolja a költségeket. Ennek a paraméternek a beállításával a felhasználók megadhatják a kívánt kompromisszumot a modell pontossága és a költség között. A magasabb érték több erőforrást rendel a képzési folyamathoz, ami nagyobb pontosságot, de magasabb költségeket is eredményezhet.
Egy másik lehetőség a "költségvetés" paraméter, amely azt a maximális képzési költséget jelenti, amelyet a felhasználó hajlandó felvállalni. Ez a paraméter lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy szigorúan korlátozzák a képzés költségeit, biztosítva, hogy a kiosztott erőforrások ne haladják meg a megadott költségvetést. Az AutoML Tables szolgáltatás automatikusan beállítja a képzési folyamatot, hogy illeszkedjen a megadott költségvetésbe, optimalizálva az erőforrások elosztását, hogy a lehető legjobb pontosságot érje el az adott korlátok között.
Ezeken a beállításokon kívül az AutoML Tables lehetőséget biztosít a modellkiértékelések minimális számának beállítására a "model_evaluation_count" paraméter használatával. Ez a paraméter határozza meg, hogy a modellt hányszor kell minimálisan kiértékelni a betanítási folyamat során. Magasabb érték beállításával a felhasználók biztosíthatják a modell alapos kiértékelését és finomhangolását, ami potenciálisan nagyobb pontosságot eredményezhet. Fontos azonban megjegyezni, hogy az értékelések számának növelése a teljes képzési költséget is növeli.
Ezenkívül az AutoML Tables lehetőséget kínál a kívánt optimalizálási cél megadására az "optimization_objective" paraméteren keresztül. Ez a paraméter lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy meghatározzák az edzési folyamat során optimalizálni kívánt mérőszámot, például a pontosságot, a precizitást, a visszahívást vagy az F1 pontszámot. Az optimalizálási cél beállításával a felhasználók a képzési folyamatot a kívánt teljesítménycélok elérése felé irányíthatják a kijelölt költségvetésen belül.
Végül az AutoML Tables rugalmasságot biztosít a képzési költségvetés módosításához a kezdeti képzés megkezdése után. A felhasználók nyomon követhetik az edzés előrehaladását, és megalapozott döntéseket hozhatnak a közbenső eredmények alapján. Ha a modell nem éri el a kívánt pontosságot az allokált költségvetésen belül, a felhasználók fontolóra vehetik a képzési költségvetés növelését, hogy több erőforrást lehessen lefoglalni és javítani a modell teljesítményét.
Összefoglalva, az AutoML táblázatokban a képzési költségkeret beállítására rendelkezésre álló lehetőségek közé tartozik a "budget_milli_node_hours" paraméter, a "budget" paraméter, a "model_evaluation_count" paraméter, az "optimization_objective" paraméter, valamint a költségvetés módosításának lehetősége a képzési folyamat során. . Ezek az opciók rugalmasságot biztosítanak a felhasználók számára az erőforrás-elosztás szabályozásában, és optimalizálják a modell teljesítménye és a költség közötti kompromisszumot.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban AutoML táblázatok:
- Hogyan lehet áttérni a Vertex AI és az AutoML táblák között?
- Miért szűnt meg az AutoML Tables, és mi követi őket?
- Hogyan telepíthetik a felhasználók modelljüket, és hogyan kaphatnak előrejelzéseket az AutoML-táblázatokban?
- Milyen információkat nyújt az Elemzés lap az AutoML-táblázatokban?
- Hogyan importálhatják a felhasználók edzési adataikat AutoML-táblázatokba?
- Melyek azok a különböző adattípusok, amelyeket az AutoML Tables képes kezelni?