Les tâches de réglage automatique de modèle prennent beaucoup de temps et continuent de s'exécuter même lorsqu'elles n'améliorent plus la métrique d'objectif. Vous souhaitez que le réglage arrête automatiquement les tâches d'entraînement non prometteuses pour accélérer l'optimisation. Quel paramètre de réglage automatique de modèle SageMaker devez-vous activer ?

L'arrêt anticipé des tâches d'entraînement non prometteuses est essentiel pour accélérer l'optimisation lors du réglage automatique de modèle. Le paramètre TrainingJobEarlyStoppingType dans SageMaker est conçu précisément à cet effet. En le définissant sur AUTO, SageMaker peut identifier et arrêter automatiquement les essais qui ne montrent pas d'amélioration significative de la métrique d'objectif, libérant ainsi des ressources et permettant de se concentrer sur des configurations de modèles plus prometteuses. Les autres options sont incorrectes car : Définir la stratégie de réglage sur Bayesian (Bayésienne) est une méthode d'optimisation, mais elle n'arrête pas automatiquement les tâches d'entraînement. Définir RetryStrategy sur 1 réduit le nombre de tentatives en cas d'échec, ce qui n'est pas lié à l'arrêt anticipé des tâches non prometteuses. Réduire ParameterRanges peut aider à affiner la recherche, mais cela ne gère pas l'arrêt dynamique des tâches d'entraînement en cours.