SageMaker ML パイプラインの系統を追跡する - Amazon SageMaker

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SageMaker ML パイプラインの系統を追跡する

このチュートリアルでは、Amazon SageMaker Studio を使用して Amazon SageMaker ML Pipeline の系統を追跡します。

パイプラインは、Amazon SageMaker サンプル GitHub リポジトリ の「Orchestrating Jobs with Amazon SageMaker Model Building Pipelines」ノートブックによって作成されました。パイプラインの作成方法の詳細については、「Amazon SageMaker Model Building Pipelines を定義する」を参照してください。

Studio での系統追跡は、Directed Acyclic Graph (DAG) を中心に実施されます。DAG は、パイプラインのステップを表します。DAG では、任意のステップから別のステップまでの系統を追跡できます。以下の図は、パイプラインのステップを示しています。これらのステップは Studio では DAG として表示されます。

パイプラインワークフローのステップの図。

Amazon SageMaker Studio コンソールでパイプラインの系統を追跡するには、Studio と Studio Classic のどちらを使用するかに基づいて次の手順を実行します。

Studio
パイプラインの系統を追跡するには

  1. 「Amazon SageMaker Studio を起動する」の手順に従って Studio コンソールを開きます。 SageMaker

  2. 左側のナビゲーションペインで、パイプライン を選択します。

  3. （オプション) パイプラインのリストを名前でフィルタリングするには、検索フィールドにパイプライン名の全部または一部を入力します。

  4. 名前 列でパイプライン名を選択すると、パイプラインの詳細が表示されます。パイプラインの実行ページが開き、パイプラインの実行のリストが表示されます。

  5. Executions テーブルの名前列で、表示するパイプライン実行の名前を選択します。

  6. 実行ページの右上で、縦の省略記号を選択し、パイプライン定義のダウンロード (JSON) を選択します。ファイルを表示すると、パイプラインのグラフの定義を確認できます。

  7. グラフの右下にあるサイズ変更アイコンを使用して、グラフを拡大および縮小したり、グラフを画面に合わせて調整したり、グラフを全画面表示に展開したりできます。グラフの特定の部分に焦点を合わせるには、グラフの空白の領域を選択し、その領域の中央までグラフをドラッグします。グラフの右下のインセットには、グラフ内の現在の位置が表示されます。

    次の図は、インセットアイコンとサイズ変更アイコンを含むパイプライングラフの例を示しています。また、グラフの右側にあるタブには、パイプラインの実行に関する詳細情報が含まれています。

    ステップの詳細を示すパイプライングラフとタブ。

  8. トレーニングデータセット、検証データセット、テストデータセットを表示するには、次のステップを実行します。

    1. パイプライングラフで処理ステップを選択します。

    2. 概要タブの「ファイル」セクションで、トレーニング、検証、テストデータセットへの Amazon S3 パスを見つけます。

  9. モデルアーティファクトを表示するには、次のステップを実行します。

    1. パイプライングラフでトレーニングステップを選択します。

    2. 概要タブのファイルセクションで、モデルアーティファクトへの Amazon S3 パスを見つけます。

  10. モデルパッケージ ARN を検索するには、次のステップを実行します。

    1. モデル登録 (RegisterModel) ステップを選択します。

    2. 概要タブのファイルセクションで、モデルパッケージの ARN を見つけます。

Studio Classic
パイプラインの系統を追跡するには

  1. Amazon SageMaker Studio Classic にサインインします。詳細については、「Amazon SageMaker Studio Classic の起動」を参照してください。

  2. Studio の左側のサイドバーで [ホーム] アイコン ( ) を選択します。

  3. メニューで [パイプライン] を選択します。

  4. [Search] (検索) ボックスを使用して、パイプラインリストをフィルタリングします。

  5. AbalonePipeline パイプラインを選択すると、実行リストとパイプラインに関するその他の詳細が表示されます。

  6. 右側のサイドバーにある [プロパティインスペクター] アイコン ( ) を選択して [テーブルプロパティ] ペインを開き、表示するプロパティを選択できます。

  7. [Settings] (設定) タブを選択し、[Download pipeline definition file] (パイプライン定義ファイルをダウンロード) を選択します。ファイルを表示すると、パイプラインのグラフの定義を確認できます。

  8. 実行タブで、実行リストの最初の行を選択して、実行グラフと実行に関するその他の詳細を表示します。グラフは、チュートリアルの最初に表示される図と同じものです。

    グラフの右下にあるサイズ変更アイコンを使用して、グラフを拡大および縮小したり、グラフを画面に合わせて調整したり、グラフを全画面表示に展開したりできます。グラフの特定の部分に焦点を合わせるには、グラフの空白の領域を選択し、その領域の中央までグラフをドラッグします。グラフの右下のインセットには、グラフ内の現在の位置が表示されます。

    パイプライン DAG。

  9. [Graph] (グラフ) タブで AbaloneProcess ステップをクリックして、ステップの詳細を表示します。

  10. トレーニング、検証、テストデータセットへの Amazon S3 パスは、[Output] (出力) タブの [Files] (ファイル) にあります。

    注記

    フルパスを取得するには、パスを右クリックして [Copy cell contents] (セルの内容をコピー) を選択します。

    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. AbaloneTrain ステップを選択します。

  12. モデルアーティファクトへの Amazon S3 パスは、[Output] (出力) タブの [Files] (ファイル) にあります。

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

  13. AbaloneRegisterModel ステップを選択します。

  14. モデルパッケージの ARN は、[Output] (出力) タブの [Files] (ファイル) にあります。

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