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Wichtig
Die Nachverfolgung von SageMaker Experimenten mit dem Experiments Python SDK ist nur in Studio Classic verfügbar. Wir empfehlen, das neue Studio-Erlebnis zu verwenden und Experimente mit den neuesten SageMaker KI-Integrationen mit MLflow zu erstellen. Es gibt keine MLflow UI-Integration mit Studio Classic. Wenn Sie es MLflow mit Studio verwenden möchten, müssen Sie die MLflow Benutzeroberfläche mit dem starten AWS CLI. Weitere Informationen finden Sie unter Starten Sie die MLflow Benutzeroberfläche mit dem AWS CLI.
Amazon SageMaker Experiments Classic ist eine Funktion von Amazon SageMaker AI, mit der Sie Ihre Machine-Learning-Experimente in Studio Classic erstellen, verwalten, analysieren und vergleichen können. Verwenden Sie SageMaker Experimente, um sowohl benutzerdefinierte Experimente, die Sie programmgesteuert erstellen, als auch automatisch anhand von SageMaker KI-Jobs erstellte Experimente anzuzeigen, zu verwalten, zu analysieren und zu vergleichen.
Experiments Classic verfolgt die Eingaben, Parameter, Konfigurationen und Ergebnisse Ihrer Iterationen automatisch als Durchläufe. Sie können diese Läufe zu Experimenten zuordnen, gruppieren und organisieren. SageMaker Experiments ist in Amazon SageMaker Studio Classic integriert und bietet eine visuelle Oberfläche, über die Sie Ihre aktiven und vergangenen Experimente durchsuchen, Durchläufe anhand wichtiger Leistungskennzahlen vergleichen und die Modelle mit der besten Leistung identifizieren können. SageMaker Experiments verfolgt alle Schritte und Artefakte, die zur Erstellung eines Modells beigetragen haben, und Sie können schnell zu den Ursprüngen eines Modells zurückkehren, wenn Sie Probleme in der Produktion beheben oder Ihre Modelle auf Konformitätsprüfungen überprüfen.
Migrieren Sie von Experiments Classic zu Amazon SageMaker AI mit MLflow
Frühere Experimente, die mit Experiments Classic erstellt wurden, können weiterhin in Studio Classic angesehen werden. Wenn Sie den Code früherer Experimente beibehalten und verwenden möchten MLflow, müssen Sie Ihren Trainingscode aktualisieren, um das MLflow SDK verwenden zu können, und die Trainingsexperimente erneut ausführen. Weitere Informationen zu den ersten Schritten mit dem MLflow SDK und dem AWS MLflow Plugin finden Sie unterIntegrieren Sie MLflow sich in Ihre Umgebung.
