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# AutoGluon-Tabular
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[AutoGluon-Tabular](https://auto.gluon.ai/stable/index.html)ist ein beliebtes Open-Source-AutoML-Framework, das hochgenaue Modelle für maschinelles Lernen auf einem unverarbeiteten tabellarischen Datensatz trainiert. Im Gegensatz zu bestehenden AutoML-Frameworks, die sich hauptsächlich auf die Auswahl von Modellen und Hyperparametern konzentrieren, AutoGluon-Tabular gelingt es, mehrere Modelle zusammenzufügen und sie in mehreren Schichten zu stapeln. Diese Seite enthält Informationen zu Amazon EC2 EC2-Instance-Empfehlungen und Beispiel-Notebooks für AutoGluon-Tabular.

## Amazon EC2 EC2-Instance-Empfehlung für den Algorithmus AutoGluon-Tabular
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SageMaker KI AutoGluon-Tabular unterstützt Einzelinstanz-CPU- und Einzelinstanz-GPU-Training. Trotz höherer Kosten pro Instance trainieren GPUs schneller und sind damit kostengünstiger. Um die Vorteile des GPU-Trainings zu nutzen, geben Sie den Instanztyp als eine der GPU-Instanzen an (z. B. P3). SageMaker KI unterstützt AutoGluon-Tabular derzeit kein Multi-GPU-Training.

## AutoGluon-Tabular Beispiel-Notizbücher
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 In der folgenden Tabelle sind verschiedene Beispielnotizbücher aufgeführt, die sich mit verschiedenen Anwendungsfällen des Amazon SageMaker AutoGluon-Tabular AI-Algorithmus befassen.


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| **Titel des Notebooks** | **Beschreibung** | 
| --- | --- | 
| [Tabellarische Klassifizierung mit dem Amazon SageMaker AI-Algorithmus AutoGluon-Tabular ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Classification_AutoGluon.ipynb) | Dieses Notizbuch demonstriert die Verwendung des Amazon SageMaker AutoGluon-Tabular AI-Algorithmus zum Trainieren und Hosten eines tabellarischen Klassifikationsmodells. | 
| [Tabellarische Regression mit dem Amazon AI-Algorithmus SageMaker AutoGluon-Tabular ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Regression_AutoGluon.ipynb) | Dieses Notizbuch demonstriert die Verwendung des Amazon SageMaker AutoGluon-Tabular AI-Algorithmus zum Trainieren und Hosten eines tabellarischen Regressionsmodells. | 

Anweisungen zum Erstellen und Zugreifen auf Jupyter-Notebook-Instances, mit denen Sie das Beispiel in KI ausführen können, finden Sie unter. SageMaker [SageMaker Amazon-Notebook-Instanzen](nbi.md) Nachdem Sie eine Notebook-Instanz erstellt und geöffnet haben, wählen Sie die Registerkarte **SageMaker KI-Beispiele**, um eine Liste aller KI-Beispiele anzuzeigen. SageMaker Zum Öffnen eines Notebooks wählen Sie die Registerkarte **Verwenden** und dann **Kopie erstellen** aus.