有哪些選項可用於在 AutoML Tables 中設置培訓預算？
在 AutoML Tables 中設置訓練預算涉及多個選項，允許用戶控制分配給訓練過程的資源量。 這些選項旨在優化模型性能和成本之間的權衡，使用戶能夠在預算限制內達到所需的精度水平。
可用於設置訓練預算的第一個選項是“budget_milli_node_hours”參數。 該參數表示用於訓練的計算資源總量，以毫節點小時為單位。 它決定了培訓過程的最長持續時間並間接影響成本。 通過調整此參數，用戶可以指定模型精度和成本之間所需的權衡。 較高的值將為訓練過程分配更多的資源，可能會導致更高的準確性，但成本也會更高。
另一個選項是“預算”參數，它代表用戶願意承擔的最大培訓成本。 該參數允許用戶對訓練成本設置硬性限制，確保分配的資源不超過指定的預算。 AutoML Tables 服務將自動調整訓練過程以適應指定的預算，優化資源分配以在給定的約束條件下實現最佳的準確性。
除了這些選項之外，AutoML Tables 還提供使用“model_evaluation_count”參數設置模型評估的最小數量的功能。 該參數決定了模型在訓練過程中評估的最小次數。 通過設置更高的值，用戶可以確保模型得到徹底的評估和微調，從而有可能獲得更高的準確性。 但需要注意的是，增加評估次數也會增加總體培訓成本。
此外，AutoML Tables 提供了通過“optimization_objective”參數指定所需優化目標的選項。 該參數允許用戶定義他們想要在訓練過程中優化的指標，例如準確度、精確度、召回率或 F1 分數。 通過設置優化目標，用戶可以指導培訓過程在分配的預算內實現所需的性能目標。
最後，AutoML Tables 提供了在初始訓練開始後調整訓練預算的靈活性。 用戶可以監控訓練進度並根據中間結果做出明智的決策。 如果模型在分配的預算內未達到所需的精度，用戶可以考慮增加訓練預算以分配更多資源並提高模型的性能。
總而言之，可用於在 AutoML Tables 中設置訓練預算的選項包括“budget_milli_node_hours”參數、“budget”參數、“model_evaluation_count”參數、“optimization_objective”參數以及在訓練過程中調整預算的功能。 這些選項使用戶能夠靈活地控制資源分配並優化模型性能和成本之間的權衡。
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