Visualizzazione delle risorse di progetto - Amazon SageMaker AI

Visualizzazione delle risorse di progetto

Dopo aver creato un progetto, visualizza le risorse associate al progetto in Amazon SageMaker Studio Classic.

Studio

  1. Apri la console di SageMaker Studio seguendo le istruzioni riportate in Avvio di Amazon SageMaker Studio.

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra scegli Implementazioni, quindi seleziona Progetti.

  3. Seleziona il nome del progetto per il quale desideri visualizzare i dettagli. Si apre una pagina con i dettagli del progetto.

Sulla pagina dei dettagli del progetto, puoi visualizzare le seguenti entità e aprire le schede seguenti che corrispondono all’entità associata al progetto.

  • Repository: repository di codice (repo) associati a questo progetto. Se utilizzi un modello fornito da SageMaker AI quando crei il progetto, viene creato un repository AWS CodeCommit o un repository Git di terze parti. Per ulteriori informazioni su CodeCommit, consulta Che cos'è AWS CodeCommit.

  • Pipeline: pipeline di SageMaker AI ML che definiscono le fasi per preparare i dati, addestrare e implementare modelli. Per informazioni sulle pipeline SageMaker AI ML, consulta Azioni di Pipelines.

  • Esperimenti: uno o più esperimenti di Amazon SageMaker Autopilot associati al progetto. Per ulteriori informazioni su Autopilot, consulta SageMaker Autopilot.

  • Gruppi di modelli: gruppi di versioni del modello creati mediante esecuzioni di pipeline nel progetto. Per informazioni sui gruppi di modelli, consulta Creazione di un gruppo di modelli.

  • Endpoint: endpoint di SageMaker AI che ospitano modelli implementati per l’inferenza in tempo reale. Quando una versione del modello viene approvata, questa viene distribuita su un endpoint.

  • Tag: tutti i tag associati al progetto. Per ulteriori informazioni sui tag, consulta Tagging delle risorse AWS in Riferimenti generali di AWS.

  • Metadati: metadati associati al progetto. Includono il modello e la versione utilizzati e il percorso di avvio del modello.

Studio Classic

  1. Accedi a Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI.

  2. Nella barra laterale di Studio Classic, scegli l’icona Home ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Seleziona Implementazioni dal menu, quindi seleziona Progetti.

  4. Seleziona il nome del progetto per il quale desideri visualizzare i dettagli.

    Viene visualizzata una scheda con i dettagli del progetto.

Sulla scheda Dettagli del progetto è possibile visualizzare le seguenti entità associate al progetto.

  • Repository: repository di codice (repo) associati a questo progetto. Se utilizzi un modello fornito da SageMaker AI quando crei il progetto, viene creato un repository AWS CodeCommit o un repository Git di terze parti. Per ulteriori informazioni su CodeCommit, consulta Che cos'è AWS CodeCommit.

  • Pipeline: pipeline di SageMaker AI ML che definiscono le fasi per preparare i dati, addestrare e implementare modelli. Per informazioni sulle pipeline SageMaker AI ML, consulta Azioni di Pipelines.

  • Esperimenti: uno o più esperimenti di Amazon SageMaker Autopilot associati al progetto. Per ulteriori informazioni su Autopilot, consulta SageMaker Autopilot.

  • Gruppi di modelli: gruppi di versioni del modello creati mediante esecuzioni di pipeline nel progetto. Per informazioni sui gruppi di modelli, consulta Creazione di un gruppo di modelli.

  • Endpoint: endpoint di SageMaker AI che ospitano modelli implementati per l’inferenza in tempo reale. Quando una versione del modello viene approvata, questa viene distribuita su un endpoint.

  • Impostazioni: impostazioni per il progetto. Ciò include il nome e la descrizione del progetto, le informazioni sul modello di progetto e SourceModelPackageGroupName e i metadati sul progetto.