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How to set hyperparameters for warm start jobs created from helper methods?

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type: documentation type: feature request
Lingua principale
Python
Stelle
2.3k
Fork
1.3k
Merge medio
1g 22h
PR unite (30g)
35

Descrizione

**What did you find confusing? Please describe.**

I'm using:

```
IDENTICAL_TUNER = PARENT_TUNER.identical_dataset_and_algorithm_tuner(
additional_parents = ADDITIONAL_PARENT_TUNING_JOB_NAMES
)
```

But cloud not find a way to set `hyperparameter_ranges` for the auto-created tuner. Could not find it in the docs nor in the code.

**Describe how documentation can be improved**

How should I warm start a tuning job with a new set of hyperparameter ranges?

**Additional context**
Add any other context or screenshots about the documentation request here.

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Direzione di ricerca

Inizia esaminando il flusso di warm-start documentato e il metodo di supporto `identical_dataset_and_algorithm_tuner`, concentrandoti su come viene gestito `hyperparameter_ranges` per il tuner creato automaticamente. La documentazione è completa quando spiega se e come è possibile fornire un nuovo insieme di intervalli di iperparametri, con un esempio che utilizza il modello del metodo di supporto mostrato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
aws, python
Ambito
documentation, machine-learning
Tipo di issue
Documentazione
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
35/100

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