追蹤 SageMaker ML 管線的歷程 - Amazon SageMaker

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追蹤 SageMaker ML 管線的歷程

在本教程中，您可以使用 Amazon SageMaker 工作室來跟踪 Amazon SageMaker ML 管道的歷程。

管道是由 Amazon SageMaker 範例 GitHub 儲存庫中的 Amazon SageMaker 模型建構管道筆記本協調任務所建立。如需有關如何建立管道的詳細資訊，請參閱定義 Amazon SageMaker 模型構建管道。

Studio 中的歷程跟踪圍繞有向無環圖 (DAG) 進行。DAG 代表管道中的步驟。您可以透過 DAG 追蹤從任何步驟到任何其他步驟的歷程。下圖展示管道中的步驟。這些步驟會在 Studio 中顯示為 DAG。

管線工作流程的步驟圖。

若要在 Amazon SageMaker Studio 主控台追蹤管道的歷程，請根據您使用的是工作室還是工作室傳統版完成以下步驟。

Studio
追蹤管道的歷程

  1. 按照 Amazon SageMaker 工作室啟動中的說明打開 SageMaker 工作室控制台。

  2. 在左側導覽窗格中，選取「配管」。

  3. (選用) 若要依名稱篩選配管清單，請在搜尋欄位中輸入完整或部分配管名稱。

  4. 在「名稱」(Name) 欄中，選取配管名稱以檢視有關配管的詳細資訊。管線的「執行」頁面隨即開啟，並顯示管線執行清單。

  5. 在「執行項目」表格的「名稱」欄中，選取要檢視的管線執行名稱。

  6. 在 [執行] 頁面右上方，選擇垂直省略符號，然後選擇 [下載管線定義 (JSON)]。您可以檢視此檔案以查看管道圖形的定義方式。

  7. 使用圖表右下角的調整大小圖示來放大和縮小圖表、使圖表符合螢幕大小，或將圖表展開為全螢幕。若要將焦點放在圖表的特定部分，您可以選取圖表的空白區域，然後將圖形拖曳至該區域的中心。圖形右下角的插頁區域顯示您在圖形中的位置。

    下圖顯示了帶有插頁和調整大小圖示的範例管線圖形。此外，圖形右側的標籤包含有關管線運行的詳細資訊。

    顯示步驟詳細資訊的配管圖形和標籤。

  8. 若要檢視訓練、驗證和測試資料集，請完成以下步驟：

    1. 在管線圖形中選擇「處理」步驟。

    2. 在「概觀」索引標籤的「檔案」區段中，找到訓練、驗證和測試資料集的 Amazon S3 路徑。

  9. 欲檢視模型人工因素，請完成下列步驟：

    1. 選擇管線圖中的訓練步驟。

    2. 在「概觀」索引標籤的「檔案」區段中，找到模型成品的 Amazon S3 路徑。

  10. 若要尋找模型套件 ARN，請完成以下步驟：

    1. 選擇模型暫存器 (RegisterModel) 步驟。

    2. 在「概述」頁籤的「檔案」區段中，尋找模型套件的 ARN。

Studio Classic
追蹤管道的歷程

  1. 登錄到 Amazon SageMaker 工作室經典。有關詳情，請參閱啟動 Amazon SageMaker 工作室經典版。

  2. 在 Studio 側邊欄中，選擇首頁圖示 ( )。

  3. 在功能表中，選取管道。

  4. 您可以使用搜尋方塊來篩選管道清單。

  5. 選擇AbalonePipeline配管以檢視執行清單以及有關管線的其他詳細資訊。

  6. 在右側邊欄中選擇屬性檢視器 圖示 ( ) 以開啟資料表屬性窗格，您可以在其中選擇要檢視的屬性。

  7. 選擇設定標籤，然後選擇下載管道定義檔案。您可以檢視此檔案以查看管道圖形的定義方式。

  8. 在「執行」標籤上，選取執行清單中的第一個資料列，以檢視其執行圖表和其他有關執行的詳細資訊。請注意，此圖形與教學課程開頭顯示的圖表相符。

    使用圖表右下角的調整大小圖示來放大和縮小圖表、使圖表符合螢幕大小，或將圖表展開為全螢幕。若要將焦點放在圖表的特定部分，您可以選取圖表的空白區域，然後將圖形拖曳至該區域的中心。圖形右下角的插頁區域顯示您在圖形中的位置。

    管道的 DAG。

  9. 在圖表標籤上，選擇AbaloneProcess步驟以檢視與此步驟相關的詳細資訊。

  10. 在輸出標籤的檔案下，找到訓練、驗證和測試資料集的 Amazon S3 路徑。

    注意

    若要取得完整路徑，請以滑鼠右鍵按一下路徑，然後選擇複製儲存格內容。

    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. 選擇 AbaloneTrain 步驟。

  12. 在輸出標籤的檔案下，找到模型成品的 Amazon S3 路徑：

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

  13. 選擇 AbaloneRegisterModel 步驟。

  14. 在輸出頁籤的檔案下，找到模型套件的 ARN：

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