Intégration d’Amazon SageMaker Experiments - Amazon SageMaker AI

Intégration d’Amazon SageMaker Experiments

Amazon SageMaker Pipelines est étroitement intégré avec Amazon SageMaker Experiments. Par défaut, lorsque Pipelines crée et exécute un pipeline, les entités SageMaker Experiments suivantes sont créées si elles n’existent pas :

  • Une expérience pour le pipeline

  • Un groupe d’exécution pour chaque exécution du pipeline

  • Une exécution qui est ajoutée au groupe d’exécution pour chaque tâche SageMaker AI créée dans une étape d’exécution de pipeline

Vous pouvez comparer des métriques telles que l’exactitude de l’entraînement des modèles sur plusieurs exécutions de pipeline, tout comme vous pouvez les comparer à plusieurs groupes d’exécution d’une expérience d’entraînement des modèles SageMaker AI.

L’exemple suivant présente les paramètres pertinents de la classe Pipeline dans le kit Amazon SageMaker Python SDK.

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

Si vous ne souhaitez pas qu'une expérience et un essai soient créés pour le pipeline, définissez pipeline_experiment_config sur None.

Note

L’intégration des expériences a été introduite dans le kit Amazon SageMaker Python SDK version 2.41.0.

Les règles de dénomination suivantes s'appliquent en fonction de ce que vous spécifiez pour les paramètres ExperimentName et TrialName de pipeline_experiment_config :

  • Si vous ne spécifiez pas ExperimentName, le pipeline name est utilisé pour le nom de l'expérience.

    Si vous spécifiez ExperimentName, il est utilisé pour le nom de l’expérience. Si une expérience portant ce nom existe, les groupes d'exécution créés par le pipeline sont ajoutés à l'expérience existante. Si une expérience avec ce nom n’existe pas, une expérience est créée.

  • Si vous ne spécifiez pas TrialName, l'ID d'exécution du pipeline est utilisé pour le nom du groupe d'exécution.

    Si vous spécifiez TrialName, il est utilisé pour le nom du groupe d'exécution. Si une expérience portant ce nom existe, les exécutions créées par le pipeline sont ajoutées au groupe d'exécution existant. Si un groupe d'exécution portant ce nom n'existe pas, un groupe d'exécution est créé.

Note

Les entités d’expérience ne sont pas supprimées lorsque le pipeline qui a créé les entités est supprimé. Vous pouvez utiliser l’API SageMaker Experiments pour supprimer les entités.

Pour en savoir plus sur la manière de visualiser les entités SageMaker AI Experiment associées à un pipeline, consultez Accès aux données d’expérience d’un pipeline. Pour plus d’informations sur SageMaker Experiments, consultez Amazon SageMaker Experiments dans Studio Classic.

Les sections suivantes présentent des exemples des règles précédentes et la manière dont elles sont représentées dans le fichier de définition de pipeline. Pour plus d’informations sur les fichiers de définition de pipeline, consultez Présentation des pipelines.

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