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プロジェクトを作成したら、Amazon SageMaker Studio Classic でプロジェクトに関連付けられているリソースを表示できます。
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「Launch Amazon SageMaker Studio」の手順に従って、SageMaker Studio コンソールを開きます。
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左側のナビゲーションペインで、[デプロイ]、[プロジェクト] の順に選択します。
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詳細を表示するプロジェクトの名前をダブルクリックします。プロジェクトの詳細を表示するタブが開きます。
プロジェクト詳細ページで、以下のエンティティを表示して、プロジェクトに関連付けられたエンティティに対応する次のタブのいずれかを開くことができます。
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リポジトリ: このプロジェクトに関連付けられているコードリポジトリ (リポ)。プロジェクトの作成時に SageMaker AI が提供するテンプレートを使用すると、 AWS CodeCommit リポジトリまたはサードパーティーの Git リポジトリが作成されます。CodeCommit の詳細については、「 とは AWS CodeCommit」を参照してください。
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Pipelines: データの準備、トレーニング、モデルのデプロイの手順を定義する SageMaker AI ML パイプライン。SageMaker AI ML パイプラインの詳細については、「」を参照してくださいPipelines のアクション。
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実験: プロジェクトに関連付けられた 1 つ以上の Amazon SageMaker Autopilot 実験。Autopilot の詳細については、「SageMaker Autopilot」を参照してください。
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モデルグループ: プロジェクトのパイプラインの実行によって作成されたモデルバージョンのグループ。モデルグループの詳細については、「モデルグループを作成する」を参照してください。
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エンドポイント: リアルタイム推論のためにデプロイされたモデルをホストする SageMaker AI エンドポイント。モデルバージョンが承認されると、エンドポイントにデプロイされます。
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タグ: プロジェクトに関連付けられているすべてのタグ。タグの詳細については、「AWS 全般のリファレンス」の「Tagging AWS resources」を参照してください。
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メタデータ: プロジェクトに関連付けられたメタデータ。これには、使用するテンプレートとバージョン、およびテンプレートの起動パスなどがあります。
