Automatische Modell-Tuning-Jobs dauern lange und laufen weiter, selbst wenn sie die Zielmetrik nicht mehr verbessern. Sie möchten, dass das Tuning nicht vielversprechende Trainings-Jobs automatisch stoppt, um die Optimierung zu beschleunigen. Welche Einstellung für das automatische Modell-Tuning von SageMaker sollten Sie aktivieren?

Die korrekte Antwort ist, TrainingJobEarlyStoppingType auf AUTO zu setzen. Diese Einstellung in SageMaker Automatic Model Tuning (AMT) ermöglicht das automatische vorzeitige Beenden von Trainings-Jobs, die keine vielversprechenden Ergebnisse liefern. Dies beschleunigt den Tuning-Prozess, indem Rechenressourcen für unproduktive Jobs freigegeben werden. Die Einstellung der Tuning-Strategie auf "Bayesian" ist zwar eine effiziente Methode zur Hyperparameter-Optimierung, verhindert aber nicht das Fortsetzen von Jobs, die sich nicht verbessern. Das Setzen von RetryStrategy auf 1 reduziert Wiederholungsversuche bei Fehlern, hat aber keinen Einfluss auf das vorzeitige Beenden von schlecht performenden Jobs. Das Verkleinern von ParameterRanges kann den Suchraum eingrenzen, ist aber keine direkte Methode zur automatischen Beendigung von unproduktiven Trainingsläufen.