Amazon SageMaker Experiments 整合

Amazon SageMaker Pipelines 與 Amazon SageMaker Experiments 緊密整合。根據預設，當管道建立和執行管道時，如果下列 SageMaker 實驗實體不存在，則會建立它們：

• 管道實驗

• 每次執行管道的執行群組

• 新增至管道執行步驟中建立之每個 SageMaker 任務的執行群組

您可以比較多個管道執行的模型訓練準確度等指標，就像在 SageMaker 模型訓練實驗的多個執行群組之間比較此類指標一樣。

下列範例顯示 Amazon SageMaker Python SDK中管道類別的相關參數。

Pipeline(
    name="MyPipeline",
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
      ExecutionVariables.PIPELINE_NAME,
      ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID
    ),
    steps=[...]
)

如果您不想為管道建立實驗和執行群組，請將 pipeline_experiment_config 設定為 None。

注意

Amazon SageMaker Python 2.41.0 SDK版推出實驗整合。

系統會根據您為 pipeline_experiment_config 的 ExperimentName 和 TrialName 參數指定的內容，適用下列命名規則：

• 如果未指定 ExperimentName，管道 name 將用於實驗名稱。

  如果指定了 ExperimentName，系統會將此參數用作實驗名稱。如果存在具有此名稱的實驗，則管道建立的執行群組會新增至現有實驗。如果不存在具有該名稱的實驗，系統會建立新實驗。

• 如果未指定 TrialName，系統會將管道執行 ID 用作執行群組名稱。

  如果指定了 TrialName，則此參數將用於執行群組名稱。如果存在具有該名稱的執行群組，則管道建立的執行會新增至現有執行群組。如果不存在具有該名稱的執行群組，系統則會建立新執行群組。

注意

刪除建立實體的管道時，不會刪除實驗實體。您可以使用 SageMaker Experiments API來刪除實體。

如需如何檢視與管道相關聯的 SageMaker 實驗實體的詳細資訊，請參閱 從管道存取實驗資料。如需 SageMaker 實驗的詳細資訊，請參閱 Studio Classic 中的 Amazon SageMaker Experiments。

以下章節展示先前規則的範例，以及它們在管道定義檔案中的表示方式。如需有關管道定義檔案的詳細資訊，請參閱管道概觀。

主題

• 預設行為
• 停用 Experiments 整合
• 指定自訂實驗名稱
• 指定自訂執行群組名稱