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Geben Sie einen benutzerdefinierten Namen für die Ausführungsgruppe an

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Geben Sie einen benutzerdefinierten Namen für die Ausführungsgruppe an - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Sie können nicht nur einen benutzerdefinierten Experimentnamen festlegen, sondern auch einen benutzerdefinierten Namen für die Ausführungsgruppen angeben, die von SageMaker Experiments während der Pipeline-Ausführung erstellt wurden. An diesen Namen wird die Ausführungs-ID der Pipeline angehängt, um die Eindeutigkeit zu gewährleisten. Sie können einen benutzerdefinierten Namen für die Ausführungsgruppe angeben, um verwandte Pipeline-Läufe innerhalb desselben Experiments zu identifizieren und zu analysieren. Im folgenden Abschnitt wird gezeigt, wie Sie eine Pipeline mit einem benutzerdefinierten Namen für die Ausführungsgruppe definieren und dabei den Standardnamen der Pipeline als Namen für das Experiment verwenden.

Erstellen Sie eine Pipeline

pipeline_name = f"MyPipeline" pipeline = Pipeline( name=pipeline_name, parameters=[...], pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig( ExecutionVariables.PIPELINE_NAME, Join(on="-", values=["CustomTrialName", ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID]) ), steps=[step_train] )

Pipeline-Definitionsdatei

{ ..., "PipelineExperimentConfig": { "ExperimentName": {"Get": "Execution.PipelineName"}, "TrialName": { "On": "-", "Values": [ "CustomTrialName", {"Get": "Execution.PipelineExecutionId"} ] } }, "Steps": [...] }
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