GMM 予測コンポーネントを使用して、トレーニング済みの混合ガウスモデル (GMM) に基づいてクラスタリング予測を実行できます。このトピックでは、GMM 予測コンポーネントの設定方法について説明します。
制限事項
サポートされている計算エンジンは MaxCompute、Flink、または DLC です。
UI でのコンポーネント設定
Designer UI でコンポーネントのパラメーターを設定できます。
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タブ |
パラメーター |
説明 |
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フィールド設定 |
ベクター列名 |
ベクター列の名前です。 |
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予約済み列 |
アルゴリズムで保持する必要のある列です。 |
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パラメーター設定 |
予測結果列名 |
予測結果列の名前です。 |
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予測詳細列名 |
予測詳細列の名前です。 |
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コンポーネントのスレッド数 |
コンポーネントのスレッド数です。デフォルト値は 1 です。 |
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実行チューニング |
ワーカー数 |
[ワーカーあたりのメモリ (MB)] パラメーターと併用します。値は 1～9999 の整数である必要があります。詳細については、「付録: リソース使用量の見積もり方法」をご参照ください。 |
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ワーカーあたりのメモリ (MB) |
値の範囲は 1024 MB ～ 64 × 1024 MB です。詳細については、「付録：リソース使用量の見積もり方法」をご参照ください。 |
付録：リソース使用量の見積もり方法
リソース使用量を見積もるには、次の情報を使用します。
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各ノードで使用されるメモリの見積もり方法
各ノードに必要なメモリは、モデルサイズの約 30 倍です。
たとえば、入力モデルのサイズが 1 GB の場合、各ノードのメモリを 30 GB に設定します。
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使用するノード数の見積もり方法
通信オーバーヘッドのため、分散トレーニングタスクの速度は、ノードを追加するにつれて最初に増加し、その後減少します。ノード数を増やした後にタスクが遅くなる場合は、ノードの追加を停止してください。