TabularCloudPredictor.fit#

TabularCloudPredictor.fit(*, predictor_init_args: Dict[str, Any], predictor_fit_args: Dict[str, Any], image_column: Optional[str] = None, leaderboard: bool = True, framework_version: str = 'latest', job_name: Optional[str] = None, instance_type: str = 'ml.m5.2xlarge', instance_count: Union[int, str] = 'auto', volume_size: int = 256, custom_image_uri: Optional[str] = None, timeout: int = 86400, wait: bool = True, backend_kwargs: Optional[Dict] = None) → CloudPredictor#

使用后端拟合预测器。

参数

  • predictor_init_args (dict) – 用于初始化预测器的参数

  • predictor_fit_args (dict) – 用于拟合预测器的参数

  • image_column (str, default = None) – 训练/微调数据中包含图像路径的列名。图像路径必须是您本地系统的绝对路径。

  • leaderboard (bool, default = True) – 是否在输出制品中包含排行榜

  • framework_version (str, default = latest) – autogluon的训练容器版本。如果为latest，将使用最新的可用容器版本。如果提供特定版本，将使用此版本。如果设置了custom_image_uri，此参数将被忽略。

  • job_name (str, default = None) – 启动的训练作业的名称。如果为None，CloudPredictor将创建一个带前缀ag-cloudpredictor的名称。

  • instance_type (str, default = 'ml.m5.2xlarge') – 将在SageMaker上训练预测器的实例类型。

  • instance_count (int, default = 'auto') – 用于拟合预测器的实例数量。如果未指定，将由后端决定

  • volumes_size (int, default = 256) – 用于在训练期间存储输入数据的EBS卷大小（GB）（默认值：256）。如果使用File模式（这是默认模式），必须足够大以存储训练数据。

  • timeout (int, default = 86400) – 训练的超时时间（秒）。此超时不包括预处理或启动训练作业的时间。

  • wait (bool, default = True) – 调用是否应等待直到作业完成。注意，函数不会立即返回，因为在拟合之前需要进行一些准备。使用get_fit_job_status获取作业状态。

  • backend_kwargs (dict, default = None) –

    需要传递给底层后端的任何额外参数。对于SageMaker后端，有效键包括：

    1. autogluon_sagemaker_estimator_kwargs

      初始化AutoGluonSagemakerEstimator所需的任何额外参数。请参考https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.Estimator获取所有选项

    2. fit_kwargs

      传递给fit所需的任何额外参数。请参考https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.Estimator.fit获取所有选项

    对于RayAWS后端，有效键包括：
    1. custom_config: Optional[Union[str, Dict[str, Any]]] = None,

      自定义集群配置。请参考https://docs.rayai.org.cn/en/latest/cluster/vms/references/ray-cluster-configuration.html#cluster-yaml-configuration-options获取详细信息

    2. cluster_name: Optional[str] = None,

      正在创建的临时集群的名称。如果未指定，将以格式f”ag_ray_aws_default_{timestamp}”自动生成。

    3. initialization_commands: Optional[List[str]], default = None

      Ray集群的初始化命令。如果未指定，将包含一个默认的ECR登录命令，以便能够拉取AG DLC镜像，即：

      • aws ecr get-login-password –region us-east-1 | docker login –username AWS –password-stdin 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

      要了解更多关于initialization_commands的信息，

      https://docs.rayai.org.cn/en/latest/cluster/vms/references/ray-cluster-configuration.html#initialization-commands

返回类型

CloudPredictor 对象。返回self。