Amazon SageMaker Experiments Integration - Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker Experiments Integration

Amazon SageMaker Pipelines ist eng in Amazon SageMaker Experiments integriert. Wenn Pipelines eine Pipeline erstellt und ausführt, werden standardmäßig die folgenden SageMaker-Experiments-Entitäten erstellt, sofern sie nicht existieren:

  • Ein Experiment für die Pipeline

  • Eine Ausführungsgruppe für jede Ausführung der Pipeline

  • Eine Ausführung, die der Ausführungsgruppe für jeden SageMaker-AI-Auftrag hinzugefügt wird, der in einem Pipeline-Ausführungsschritt erstellt wurde

Sie können Metriken wie die Genauigkeit des Modelltrainings über mehrere Pipeline-Ausführungen hinweg vergleichen, genauso wie Sie solche Metriken über mehrere Ausführungsgruppen eines SageMaker-AI-Modelltrainingsexperiments hinweg vergleichen können.

Das folgende Beispiel zeigt die relevanten Parameter der Pipeline-Klasse im Amazon SageMaker Python SDK.

Pipeline(
    name="MyPipeline",
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
      ExecutionVariables.PIPELINE_NAME,
      ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID
    ),
    steps=[...]
)

Wenn Sie nicht möchten, dass eine Experiment- und Laufgruppe für die Pipeline erstellt wird, setzen Sie pipeline_experiment_config auf None.

Anmerkung

Die Integration von Experimenten wurde im Amazon SageMaker Python SDK v2.41.0 eingeführt.

Je nachdem, was Sie für die Parameter ExperimentName und TrialName von pipeline_experiment_config angeben, gelten die folgenden Benennungsregeln:

  • Wenn Sie ExperimentName nicht angeben, wird die Pipeline name für den Experimentnamen verwendet.

    Wenn Sie ExperimentName angeben, wird es für den Namen des Experiments verwendet. Wenn ein Experiment mit diesem Namen existiert, werden die von der Pipeline erstellten Versuchsgruppen dem vorhandenen Experiment hinzugefügt. Wenn ein Experiment mit diesem Namen nicht existiert, wird ein neues Experiment erstellt.

  • Wenn Sie TrialName nicht angeben, wird die Pipeline-Ausführungs-ID für den Namen der Ausführungsgruppe verwendet.

    Wenn Sie TrialName angeben, wird sie für den Namen der Ausführungsgruppe verwendet. Wenn eine Ausführungsgruppe mit diesem Namen existiert, werden die von der Pipeline erstellten Verläufe der vorhandenen Ausführungsgruppe hinzugefügt. Wenn eine Ausführungsgruppe mit diesem Namen nicht existiert, wird eine neue Ausführungsgruppe erstellt.

Anmerkung

Die Experiment-Entitäten werden nicht gelöscht, wenn die Pipeline, die die Entitäten erstellt hat, gelöscht wird. Sie können die SageMaker Experiments API verwenden, um die Entitäten zu löschen.

Informationen zum Anzeigen der mit einer Pipeline verknüpften Entitäten von SageMaker AI Experiment finden Sie unter Greifen Sie auf Versuchsdaten aus einer Pipeline zu. Weitere Informationen zu SageMaker Experiments finden Sie unter Amazon SageMaker Experiments in Studio Classic.

Die folgenden Abschnitte zeigen Beispiele für die vorherigen Regeln und wie sie in der Pipeline-Definitionsdatei dargestellt werden. Weitere Informationen zu Pipeline-Definitionsdateien finden Sie unter Übersicht über die Pipelines.

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