SageMaker分布式训练能用于非深度学习模式的训练吗？

Question

我正在跟踪这个文档页面，以了解SageMaker的分布式培训功能。

上面写着：-

SageMaker分布式培训库只能通过TensorFlow、PyTorch和HuggingFace框架的AWS深度学习容器在SageMaker培训平台中使用。

这是否意味着我们不能使用SageMaker分布式训练来使用传统的机器学习算法(如线性回归、随机森林或XGBoost )来训练机器学习模型？

我有一个用例，其中数据集非常大，和分布式培训可以帮助模型并行和数据并行。为了避免在训练实例的内存中输入大量数据，还可以推荐哪些其他选项？

Answer 1

SageMaker培训提供各种表格内置算法。、KNN、XGBoost和线性学习器以及分解机器算法都是可并行的(可以在多个设备上运行)，并且支持数据流(没有数据大小的限制)。

除了内置算法之外，SageMaker还支持自己的培训脚本。