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Die folgenden Tutorials zeigen, wie Sie MLflow Experimente in Ihre Trainingsabläufe integrieren können. Informationen zum Bereinigen von Ressourcen, die in einem Notizbuch-Tutorial erstellt wurden, finden Sie unter MLflow Ressourcen bereinigen.
Sie können SageMaker KI-Beispiel-Notebooks JupyterLab in Studio ausführen. Weitere Informationen zu JupyterLab finden Sie unter JupyterLab benutzerhandbuch.
Sehen Sie sich die folgenden Beispiel-Notizbücher an:
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SageMaker Training mit MLflow
— Trainieren und registrieren Sie ein Scikit-Learn-Modell mithilfe von SageMaker KI im Skriptmodus. Erfahren Sie, wie Sie MLflow Experimente in Ihr Trainingsskript integrieren können. Weitere Informationen zum Modelltraining finden Sie unter Train a Model with Amazon SageMaker AI. -
SageMaker KI HPO mit MLflow
— Erfahren Sie, wie Sie Ihr ML-Experiment MLflow mit Amazon SageMaker AI Automatic Model Tuning (AMT) und KI verfolgen können SageMaker Python SDK. Jede Trainingsiteration wird als Lauf innerhalb desselben Experiments protokolliert. Weitere Informationen zur Hyperparameter-Optimierung (HPO) finden Sie unter Durchführen einer automatischen Modelloptimierung mit Amazon SageMaker AI. -
SageMaker Pipelines mit MLflow
— Verwenden Sie Amazon SageMaker Pipelines und MLflow um ein Modell zu trainieren, zu bewerten und zu registrieren. Dieses Notizbuch verwendet den @stepDecorator, um eine SageMaker KI-Pipeline zu erstellen. Weitere Informationen zu Pipelines und dem@stepDecorator finden Sie unter Erstellen einer Pipeline mit mit@step-dekorierten Funktionen. -
Ein MLflow Modell für SageMaker KI bereitstellen
— Trainieren Sie ein Entscheidungsbaummodell mit -Learn. SciKit Verwenden Sie dann Amazon SageMaker AI, ModelBuilderum das Modell auf einem SageMaker KI-Endpunkt bereitzustellen und Inferenzen mithilfe des bereitgestellten Modells auszuführen. Mehr überModelBuildererfahren Sie unter Stellen Sie MLflow Modelle bereit mit ModelBuilder.
