Verfolgen der Herkunft einer SageMaker ML-Pipeline - Amazon SageMaker

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.

Verfolgen der Herkunft einer SageMaker ML-Pipeline

In diesem Tutorial verwenden Sie Amazon SageMaker Studio, um die Herkunft einer Amazon SageMaker ML Pipeline zu verfolgen.

Die Pipeline wurde vom Notebook Orchestrieren von Aufträgen mit Amazon SageMaker Model Building Pipelines im Amazon- SageMaker Beispiel- GitHub Repository erstellt. Ausführliche Informationen zur Erstellung der Pipeline finden Sie unter Definieren einer Pipeline.

Lineage-Tracking in Studio basiert auf einem azyklisch gerichteten Diagramm (DAG). Die DAG stellt die Schritte in einer Pipeline dar. Von der DAG aus können Sie die Herkunft von jedem Schritt zu jedem anderen Schritt verfolgen. Das folgende Diagramm zeigt die einzelnen Schritte in der Pipeline. Diese Schritte werden in Studio als DAG angezeigt.

Ein Diagramm der Schritte eines Pipeline-Workflows.

Um die Herkunft einer Pipeline in der Amazon SageMaker Studio-Konsole zu verfolgen, führen Sie die folgenden Schritte aus, je nachdem, ob Sie Studio oder Studio Classic verwenden.

Studio
Um die Herkunft einer Pipeline zu verfolgen

  1. Öffnen Sie die SageMaker Studio-Konsole, indem Sie den Anweisungen unter Amazon SageMaker Studio starten folgen.

  2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Pipelines aus.

  3. (Optional) Um die Liste der Pipelines nach Namen zu filtern, geben Sie einen vollständigen oder teilweisen Pipeline-Namen in das Suchfeld ein.

  4. Wählen Sie in der Spalte Name einen Pipeline-Namen aus, um Details zur Pipeline anzuzeigen. Die Seite Ausführungen der Pipeline wird geöffnet und zeigt eine Liste der Pipeline-Ausführungen an.

  5. Wählen Sie in der Spalte Name der Tabelle Ausführungen den Namen einer anzuzeigenden Pipeline-Ausführung aus.

  6. Wählen Sie oben rechts auf der Seite Ausführungen die vertikale Ellipse und dann Pipelinedefinition herunterladen (JSON) aus. Sie können sich die Datei ansehen, um zu sehen, wie das Pipeline-Diagramm definiert wurde.

  7. Verwenden Sie die Größenänderungssymbole unten rechts im Diagramm, um das Diagramm zu vergrößern und zu verkleinern, das Diagramm auf den Bildschirm einzustellen oder das Diagramm auf den Vollbildmodus zu erweitern. Um sich auf einen bestimmten Teil des Diagramms zu konzentrieren, können Sie einen leeren Bereich des Diagramms auswählen und das Diagramm ziehen, um es auf diesen Bereich zu zentrieren. Der Einschub unten rechts im Diagramm zeigt Ihre Position im Diagramm an.

    Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für ein Pipeline-Diagramm mit Symbolen für Eingabe und Größenänderung. Außerdem enthalten die Registerkarten rechts neben dem Diagramm detaillierte Informationen zu Ihrer Pipeline-Ausführung.

    Ein Pipeline-Diagramm und Registerkarten mit Schrittdetails.

  8. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze anzuzeigen:

    1. Wählen Sie den Verarbeitungsschritt in Ihrem Pipeline-Diagramm aus.

    2. Suchen Sie auf der Registerkarte Übersicht im Abschnitt Dateien die Amazon S3-Pfade zu den Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen.

  9. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Modellartefakte anzuzeigen:

    1. Wählen Sie den Trainingsschritt in Ihrem Pipeline-Diagramm aus.

    2. Suchen Sie auf der Registerkarte Übersicht im Abschnitt Dateien die Amazon S3-Pfade zum Modellartefakt.

  10. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Modellpaket-ARN zu finden:

    1. Wählen Sie den Schritt Modellregistrierung (RegisterModel) aus.

    2. Suchen Sie auf der Registerkarte Übersicht im Abschnitt Dateien den ARN des Modellpakets.

Studio Classic
Um die Herkunft einer Pipeline zu verfolgen

  1. Melden Sie sich bei Amazon SageMaker Studio Classic an. Weitere Informationen finden Sie unter Starten von Amazon SageMaker Studio Classic.

  2. Wählen Sie in der linken Seitenleiste von Studio das Symbol Startseite ( ).

  3. Wählen Sie im Menü Pipelines aus.

  4. Verwenden Sie das Suchfeld, um die Liste der Pipelines zu filtern.

  5. Wählen Sie die AbalonePipeline Pipeline aus, um die Ausführungsliste und andere Details zur Pipeline anzuzeigen.

  6. Wählen Sie das Eigenschafteninspektor-Symbol ( ) in der rechten Seitenleiste, um den Bereich TABELLENEIGENSCHAFTEN zu öffnen, in dem Sie auswählen können, welche Eigenschaften angezeigt werden sollen.

  7. Wählen Sie die Registerkarte Einstellungen und dann Pipeline-Definitionsdatei herunterladen. Sie können sich die Datei ansehen, um zu sehen, wie das Pipeline-Diagramm definiert wurde.

  8. Wählen Sie auf der Registerkarte Ausführung die erste Zeile in der Ausführungsliste aus, um das Ausführungsdiagramm und andere Details zur Ausführung anzuzeigen. Beachten Sie, dass das Diagramm mit dem Diagramm übereinstimmt, das zu Beginn des Tutorials angezeigt wurde.

    Verwenden Sie die Größenänderungssymbole unten rechts im Diagramm, um das Diagramm zu vergrößern und zu verkleinern, das Diagramm auf den Bildschirm einzustellen oder das Diagramm auf den Vollbildmodus zu erweitern. Um sich auf einen bestimmten Teil des Diagramms zu konzentrieren, können Sie einen leeren Bereich des Diagramms auswählen und das Diagramm ziehen, um es auf diesen Bereich zu zentrieren. Der Einschub unten rechts im Diagramm zeigt Ihre Position im Diagramm an.

    Die Pipeline-DAG.

  9. Wählen Sie auf der Registerkarte Diagramm den AbaloneProcess Schritt aus, um Details zu dem Schritt anzuzeigen.

  10. Die Amazon S3-Pfade zu den Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen finden Sie auf der Registerkarte Ausgabe unter Dateien.

    Anmerkung

    Um die vollständigen Pfade zu erhalten, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Pfad und wählen Sie dann Zelleninhalt kopieren.

    s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/train
s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/validation
s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/test

  11. Wählen Sie den Schritt AbaloneTrain.

  12. Suchen Sie den Amazon S3-Pfad zum Modellartefakt auf der Registerkarte Ausgabe unter Dateien:

    s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/AbaloneTrain/pipelines-6locnsqz4bfu-AbaloneTrain-NtfEpI0Ahu/output/model.tar.gz

  13. Wählen Sie den Schritt AbaloneRegisterModel.

  14. Suchen Sie den ARN des Modellpakets auf der Registerkarte Ausgabe unter Dateien:

    arn:aws:sagemaker:eu-west-1:acct-id:model-package/abalonemodelpackagegroupname/2