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在 AI 中调整机器学习模型的 SageMaker 超参数
此示例项目演示如何使用 SageMaker AI 来调整机器学习模型的超参数，以及批量转换测试数据集。
在此项目中，Step Functions 使用 Lambda 函数通过测试数据集为 Amazon S3 存储桶添加种子。然后，它使用 SageMaker AI 服务集成创建超参数调整作业。然后，它使用 Lambda 函数提取数据路径，保存调整模型，提取模型名称，然后运行批处理转换作业以在 AI 中执行推理。 SageMaker
有关 SageMaker AI 和 Step Functions 服务集成的更多信息，请参阅以下内容：
注意
此示例项目可能会产生费用。
对于新 Amazon 用户，可以使用免费使用套餐。在此套餐中，低于某种使用水平的服务是免费的。有关 Amazon 费用和免费套餐的更多信息，请参阅 SageMaker AI 定价
第 1 步：创建状态机
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打开 Step Functions 控制台
，然后选择创建状态机。 -
选择 “从模板创建”，然后找到相关的入门模板。选择下一步以继续。
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选择如何使用模板：
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运行演示 — 创建只读状态机。审核后，您可以创建工作流程和所有相关资源。
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在此基础上构建 — 提供可编辑的工作流程定义，您可以使用自己的资源对其进行查看、自定义和部署。（不会自动创建函数或队列等相关资源。）
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选择使用模板继续进行选择。
注意
部署到您的账户的服务将收取标准费用。
步骤 2：运行演示状态机
如果您选择 “运行演示” 选项，则所有相关资源都将部署并准备好运行。如果您选择了 B uild on it 选项，则可能需要先设置占位符值并创建其他资源，然后才能运行自定义工作流程。
选择部署并运行。
等待 Amazon CloudFormation 堆栈部署。这一过程耗时最多 10 分钟。
出现开始执行选项后，查看输入并选择开始执行。
恭喜您！
你现在应该有一个状态机的运行演示。您可以在图表视图中选择状态来查看输入、输出、变量、定义和事件。