Starten (und Stoppen) einer Pipeline-Ausführung

Sie können eine Pipeline-Ausführung in der Amazon SageMaker Studio-Konsole starten und beenden. Informationen zum Anzeigen einer Liste von Pipeline-Ausführungen finden Sie unterAnzeigen einer Pipeline.

Um eine Pipeline-Ausführung in der Amazon SageMaker Studio-Konsole zu starten und zu beenden, führen Sie die folgenden Schritte aus, je nachdem, ob Sie Studio oder Studio Classic verwenden.

Studio

Um die Ausführung einer Pipeline zu starten

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 Pipelinenamen in das Suchfeld ein.

4. Wählen Sie einen Pipelinamen aus. Die Seite Ausführungen wird geöffnet und zeigt eine Liste der Pipeline-Ausführungen an.

5. Sie können eine Ausführung entweder auf den Seiten Ausführungen oder Diagramm erstellen. Um eine Ausführung auf der Seite „Ausführungen“ zu erstellen, wählen Sie „Erstellen“. Um auf der Seite „Diagramm“ eine Ausführung zu erstellen, wählen Sie links neben der Ausführungstabelle Graph und dann oben rechts in der DAG Ausführung erstellen aus.

6. Geben Sie die folgenden Informationen ein oder aktualisieren Sie sie:

   • Name — Ein Name, der nur für Ihr Konto in der AWS Region gilt.

   • Beschreibung — Eine optionale Beschreibung für Ihre Ausführung.

   • ProcessingInstanceType— Der Amazon EC2 EC2-Instance-Typ, der für den Verarbeitungsjob verwendet werden soll.

   • TrainingInstanceType— Der Amazon EC2 EC2-Instance-Typ, der für den Trainingsjob verwendet werden soll

   • InputData— Die Amazon S3 S3-URI zu den Eingabedaten.

   • PreprocessScript— Die Amazon S3 S3-URI zum Vorverarbeitungsskript.

   • EvaluateScript— Die Amazon S3 S3-URI zum Modellbewertungsskript.

   • AccuracyConditionThreshold— Der Schwellenwert für die Modellgenauigkeit, der erreicht werden muss, um das Modell in der Registrierung zu registrieren.

   • ModelGroup— Das Register, in dem das Modell registriert werden soll.

   • MaximumParallelTrainingJobs— Die maximale Anzahl von Trainingsjobs, die parallel ausgeführt werden sollen.

   • MaximumTrainingJobs— Die maximale Anzahl von Trainingsjobs, die ausgeführt werden können.

7. Wählen Sie Erstellen.

Um die Ausführung einer Pipeline zu beenden

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Pipelines aus.

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

3. Wählen Sie einen Pipelinamen aus. Die Seite Ausführungen wird geöffnet und zeigt eine Liste der Pipeline-Ausführungen an.

4. Wählen Sie die Ausführung aus, die beendet werden soll.

5. Wählen Sie Beenden aus.

Um eine gestoppte Pipeline-Ausführung fortzusetzen

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Pipelines aus.

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

3. Wählen Sie einen Pipelinamen aus. Die Seite Ausführungen wird geöffnet und zeigt eine Liste der Pipeline-Ausführungen an.

4. Wählen Sie die Ausführung aus, die fortgesetzt werden soll.

5. Wählen Sie Fortfahren aus.

Studio Classic

Um eine Pipeline-Ausführung zu starten, zu beenden oder fortzusetzen

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

2. Wählen Sie in der Seitenleiste von Studio Classic das Home-Symbol ( ).

3. Wählen Sie im Menü Pipelines aus.

4. Um die Liste der Pipelines nach Namen einzugrenzen, geben Sie einen vollständigen oder teilweisen Pipelinenamen in das Suchfeld ein.

5. Wählen Sie einen Pipelinamen aus.

6. Wählen Sie in der Ausführungsliste auf der Registerkarte Ausführungen oder Diagramm die Option Ausführung erstellen aus.

7. Geben Sie die folgenden Informationen ein oder aktualisieren Sie sie:

   • Name — Muss für Ihr Konto in der AWS Region eindeutig sein.

   • ProcessingInstanceCount— Die Anzahl der Instanzen, die für die Verarbeitung verwendet werden sollen.

   • ModelApprovalStatus— Zu Ihrer Bequemlichkeit.

   • InputDataUrl— Die Amazon S3 S3-URI der Eingabedaten.

8. Wählen Sie Starten.

• Um Einzelheiten der Ausführung anzuzeigen oder die Ausführung zu beenden, wählen Sie im Statusbanner die Option Details anzeigen aus.

  • Um die Ausführung zu beenden, wählen Sie im Statusbanner die Option Stopp.

  • Um die Ausführung an der Stelle fortzusetzen, an der sie gestoppt wurde, wählen Sie im Statusbanner die Option Fortfahren aus.

Anmerkung

Wenn Ihre Pipeline ausfällt, zeigt das Statusbanner den Status Fehlgeschlagen an. Nachdem Sie den fehlgeschlagenen Schritt behoben haben, wählen Sie im Statusbanner die Option Erneut versuchen aus, um die Pipeline von diesem Schritt aus weiter auszuführen.

Eine Liste der registrierten Modelle finden Sie unter Automatisieren Sie MLOps mit Projekten SageMaker .