ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணையில் பயிற்சி பட்ஜெட்டை அமைக்க என்ன விருப்பங்கள் உள்ளன?
AutoML அட்டவணையில் பயிற்சி பட்ஜெட்டை அமைப்பது, பயிற்சி செயல்முறைக்கு ஒதுக்கப்பட்ட வளங்களின் அளவைக் கட்டுப்படுத்த பயனர்களை அனுமதிக்கும் பல விருப்பங்களை உள்ளடக்கியது. இந்த விருப்பத்தேர்வுகள் மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் செலவு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வர்த்தகத்தை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, பயனர்கள் தங்கள் பட்ஜெட் கட்டுப்பாடுகளுக்குள் விரும்பிய அளவிலான துல்லியத்தை அடைய உதவுகிறது.
பயிற்சி பட்ஜெட்டை அமைப்பதற்கான முதல் விருப்பம் "budget_milli_node_hours" அளவுருவாகும். இந்த அளவுரு, மில்லி-நோட் மணிநேரங்களில் அளவிடப்படும் பயிற்சிக்காகப் பயன்படுத்தப்படும் கணக்கீட்டு ஆதாரங்களின் மொத்த அளவைக் குறிக்கிறது. இது பயிற்சி செயல்முறையின் அதிகபட்ச கால அளவை தீர்மானிக்கிறது மற்றும் மறைமுகமாக செலவை பாதிக்கிறது. இந்த அளவுருவை சரிசெய்வதன் மூலம், பயனர்கள் மாதிரி துல்லியம் மற்றும் விலைக்கு இடையே விரும்பிய வர்த்தகத்தை குறிப்பிடலாம். அதிக மதிப்பானது பயிற்சி செயல்முறைக்கு அதிக ஆதாரங்களை ஒதுக்கும், இதன் விளைவாக அதிக துல்லியம் ஆனால் அதிக செலவும் ஏற்படும்.
மற்றொரு விருப்பம் "பட்ஜெட்" அளவுருவாகும், இது பயனர் செலுத்த விரும்பும் அதிகபட்ச பயிற்சி செலவைக் குறிக்கிறது. இந்த அளவுரு பயனர்கள் பயிற்சி செலவில் கடினமான வரம்பை அமைக்க அனுமதிக்கிறது, ஒதுக்கப்பட்ட வளங்கள் குறிப்பிட்ட பட்ஜெட்டை விட அதிகமாக இல்லை என்பதை உறுதி செய்கிறது. ஆட்டோஎம்எல் டேபிள்ஸ் சேவையானது, குறிப்பிட்ட வரவு செலவுத் திட்டத்திற்குள் பொருந்தும் வகையில் பயிற்சி செயல்முறையை தானாகவே சரிசெய்து, கொடுக்கப்பட்ட தடைகளுக்குள் சிறந்த துல்லியத்தை அடைய வள ஒதுக்கீட்டை மேம்படுத்தும்.
இந்த விருப்பங்களுக்கு கூடுதலாக, ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகள் "model_evaluation_count" அளவுருவைப் பயன்படுத்தி குறைந்தபட்ச மாதிரி மதிப்பீடுகளை அமைக்கும் திறனையும் வழங்குகிறது. இந்த அளவுரு பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது மாதிரி மதிப்பீடு செய்யப்பட வேண்டிய குறைந்தபட்ச எண்ணிக்கையை தீர்மானிக்கிறது. அதிக மதிப்பை அமைப்பதன் மூலம், பயனர்கள் மாடல் முழுமையாக மதிப்பீடு செய்யப்படுவதையும், சிறப்பாகச் சரிப்படுத்தப்படுவதையும் உறுதிசெய்ய முடியும், இது சிறந்த துல்லியத்திற்கு வழிவகுக்கும். இருப்பினும், மதிப்பீடுகளின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது ஒட்டுமொத்த பயிற்சி செலவையும் அதிகரிக்கும் என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
மேலும், ஆட்டோஎம்எல் டேபிள்ஸ் "optimization_objective" அளவுருவின் மூலம் விரும்பிய தேர்வுமுறை நோக்கத்தைக் குறிப்பிடுவதற்கான விருப்பத்தை வழங்குகிறது. இந்த அளவுரு, துல்லியம், துல்லியம், ரீகால் அல்லது F1 ஸ்கோர் போன்ற பயிற்சிச் செயல்பாட்டின் போது பயனர்கள் மேம்படுத்த விரும்பும் மெட்ரிக்கை வரையறுக்க அனுமதிக்கிறது. தேர்வுமுறை நோக்கத்தை அமைப்பதன் மூலம், ஒதுக்கப்பட்ட பட்ஜெட்டுக்குள் விரும்பிய செயல்திறன் இலக்குகளை அடைவதற்கு பயனர்கள் பயிற்சி செயல்முறையை வழிநடத்தலாம்.
கடைசியாக, ஆட்டோஎம்எல் டேபிள்ஸ் ஆரம்ப பயிற்சி தொடங்கிய பிறகு பயிற்சி பட்ஜெட்டை சரிசெய்ய நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது. பயனர்கள் பயிற்சியின் முன்னேற்றத்தைக் கண்காணித்து, இடைநிலை முடிவுகளின் அடிப்படையில் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கலாம். ஒதுக்கப்பட்ட வரவுசெலவுத் திட்டத்தில் மாடல் விரும்பிய துல்லியத்தை பூர்த்தி செய்யவில்லை என்றால், பயனர்கள் பயிற்சி வரவு செலவுத் திட்டத்தை அதிகரிப்பது குறித்து பரிசீலிக்கலாம்.
சுருக்கமாக, AutoML அட்டவணைகளில் பயிற்சி பட்ஜெட்டை அமைப்பதற்கான விருப்பங்களில் "budget_milli_node_hours" அளவுரு, "பட்ஜெட்" அளவுரு, "model_evaluation_count" அளவுரு, "optimization_objective" அளவுரு மற்றும் பயிற்சியின் போது பட்ஜெட்டை சரிசெய்யும் திறன் ஆகியவை அடங்கும். . இந்த விருப்பங்கள் பயனர்களுக்கு வள ஒதுக்கீட்டைக் கட்டுப்படுத்தவும், மாதிரி செயல்திறன் மற்றும் விலைக்கு இடையேயான வர்த்தகத்தை மேம்படுத்தவும் நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகின்றன.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகள்:
- Vertex AI மற்றும் AutoML அட்டவணைகளுக்கு இடையில் ஒருவர் எவ்வாறு மாற முடியும்?
- ஆட்டோஎம்எல் டேபிள்கள் ஏன் நிறுத்தப்பட்டன, அவற்றில் எது வெற்றி பெறுகிறது?
- பயனர்கள் தங்கள் மாதிரியை எவ்வாறு வரிசைப்படுத்தலாம் மற்றும் ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகளில் கணிப்புகளைப் பெறலாம்?
- ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகளில் பகுப்பாய்வு தாவல் என்ன தகவலை வழங்குகிறது?
- பயனர்கள் தங்கள் பயிற்சித் தரவை ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகளில் எவ்வாறு இறக்குமதி செய்யலாம்?
- ஆட்டோஎம்எல் அட்டவணைகள் கையாளக்கூடிய பல்வேறு தரவு வகைகள் யாவை?