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로우코드 AI
8.5.1
버텍스
AI
의 학습 및 튜닝
7
장에서 사이킷런 모델을 학습시키면서 파이썬 모듈로 코드를 패키징하고, 이를 버텍스
AI
학
습에 제출하는 방법을 살펴봤습니다. 이 장의 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 사이킷런이나 케라
스 코드에서도 동일한 작업을 적용할 수 있습니다.
또한 버텍스
AI
학습의 일부로 하이퍼파라미터 튜닝 서비스도 제공됩니다. 이는
cloudml
-
hypertune
이라는 파이썬 패키지를 사용하여 다양한 실험에서 얻은 지표를 버텍스
AI
에 보고
하고, 버텍스
AI
학습을 사용하여 여러 클러스터에서 실행되도록 합니다. 케라스 튜너와 마찬
가지로 버텍스
AI
는 베이지안 최적화를 사용하여 모델에 가장 적합한 하이퍼파라미터를 찾습
니다.
이 서비스 사용 방법에 관한 자세한 내용은 ‘버텍스
AI
설명서’
11
를 참조하기 바랍니다.
8.5.2
아마존 세이지메이커를 사용한 자동 모델 튜닝
아마존 세이지메이커는 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하는 자동 모델 튜닝 서비스(
AMT
)
12
를
제공합니다. 기본 제공 알고리즘, 사용자 정의 알고리즘, 사이킷런/텐서플로/파이토치와 같은
ML
프레임워크를 위해 사전 빌드된 컨테이너를 통해 세이지메이커
AMT
를 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 ‘세이지메이커
AMT
문서’
13
를 참조하기 바랍니다.
8.5.3
애저