Python 在AWS上运行doc2vec的服务是什么？

我想为我的模型找到最好的超参数，但是在总共486个排列和200k文档上调整6个元参数需要一段时间。这就是为什么我想在AWS上使用免费的学分。理想情况下，我希望运行脚本并获得一个.csv文件作为输出

vector_size = [100, 200, 300]
window = [2, 5, 10]
epochs = [10, 20, 30]
count =[2, 5, 10] 
dm = [0,1]
sample = [10e-4, 10e-5, 10e-6 ]

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问题是我从来没有使用过AWS，而且各种服务的数量非常庞大。你们能告诉我哪种服务适合我的问题吗？

EC2是原始的核心服务之一，它为您提供了一个云中的虚拟系统，具有各种CPU/RAM选项，可以运行您想要的任何东西。通过努力，您可以启动468个节点来并行地训练和评估每个模型，将结果保存在一边，并在运行完成后立即关闭每个节点

（可能会有一个更新的更高级别的服务，它在作业管理方面提供了一些其他类型的帮助，但EC2是云中最初的通用节点。）

元优化的另一个想法：

过度的

时代

应该不会有什么坏处——那只会是浪费。所以你可以用你的最大值，

epochs=30

，做一个大的测试，并且确信其他最好的参数，用这个最大值，用更少的

epochs

，不会有太大的改善

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（但是，特别是如果您需要经常重新运行作业，30可能只比一些较小的历次计数稍微好一点-因此您可以单独运行测试，以平衡时间/成本和评估质量。）

我已经接受了答案，但我还有一个问题。如何确保在ec2实例上使用Doc2Vec的快速版本？如果您正在查看日志，Gensim会在其优化代码未运行时发出警告。如果没有安装fast代码，您还可能会注意到速度慢了100倍，可能是在信息级别进行日志记录，也可能是在任何测试运行中。（此外，我认为，如果优化后的代码不可用，最新的Gensim版本就会失败，因为维护不足的纯Python代码已经被删除。）