13、Amazon SageMaker：超参数调优与大规模分布式训练全解析

Amazon SageMaker：超参数调优与大规模分布式训练全解析

在机器学习和深度学习领域，模型的性能很大程度上依赖于超参数的选择以及训练过程的优化。亚马逊SageMaker提供了一系列强大的功能，帮助我们进行超参数调优和大规模分布式训练。下面将详细介绍相关内容。

1. 寻找合适的超参数

超参数是在训练模型之前需要设置的参数，如批量大小、学习率、训练轮数、注意力头数量、序列长度等。通过超参数调优，可以显著提升模型的性能。

在SageMaker中，我们可以按照以下步骤进行超参数调优：
- 编写正则表达式字符串，并将其提供给特定对象，该字符串需与训练脚本中定义的内容直接匹配，以定义调优指标。
- 查看超参数范围的可视化定义，了解各个超参数的取值范围。
- 可以将调优作业导入到pandas DataFrame中进行分析，相关的笔记本示例可参考特定链接。

2. 优化SageMaker训练脚本

要在SageMaker上进行高效的训练，需要优化训练脚本。大多数SageMaker训练脚本的核心包含以下三个部分：

2.1 导入包

在SageMaker训练中，有多种方式可以安装和访问所需的包：
- 定义作业时，提供包含所需包的requirements.txt文件，SageMaker会使用pip install进行安装。
- 构建一个预安装所有包的基础容器，使用预构建的镜像，这样可以节省训练过程中的时间。
- 导入自己的Python包，将整个项目发送到SageMaker训练环境中，然后导入所需的代码。

2.2 参数解析