Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Mengelola SageMaker Eksperimen Amazon di Studio Classic
penting
Pelacakan SageMaker eksperimen menggunakan Python Eksperimen hanya SDK tersedia di Studio Classic. Kami merekomendasikan untuk menggunakan pengalaman Studio baru dan membuat eksperimen menggunakan SageMaker integrasi terbaru denganMLflow. Tidak ada integrasi MLflow UI dengan Studio Classic. Jika Anda ingin menggunakan MLflow dengan Studio, Anda harus meluncurkan MLflow UI menggunakan AWS CLI. Untuk informasi selengkapnya, lihat Luncurkan UI MLFlow menggunakan AWS CLI.
Amazon SageMaker Experiments Classic adalah kemampuan Amazon SageMaker yang memungkinkan Anda membuat, mengelola, menganalisis, dan membandingkan eksperimen pembelajaran mesin Anda di Studio Classic.
Experiments Classic secara otomatis melacak input, parameter, konfigurasi, dan hasil iterasi Anda saat berjalan. Anda dapat menetapkan, mengelompokkan, dan mengatur proses ini ke dalam eksperimen. SageMaker Eksperimen terintegrasi dengan Amazon SageMaker Studio Classic, menyediakan antarmuka visual untuk menelusuri eksperimen aktif dan sebelumnya, membandingkan proses pada metrik kinerja utama, dan mengidentifikasi model berkinerja terbaik. SageMaker Eksperimen melacak semua langkah dan artefak yang digunakan untuk membuat model, dan Anda dapat dengan cepat meninjau kembali asal model saat Anda memecahkan masalah dalam produksi, atau mengaudit model Anda untuk verifikasi kepatuhan.
Gunakan SageMaker Eksperimen untuk melihat, mengelola, menganalisis, dan membandingkan kedua eksperimen kustom yang Anda buat secara terprogram dan eksperimen yang dibuat secara otomatis dari SageMaker pekerjaan.
Contoh notebook untuk Eksperimen Klasik
Tutorial berikut menunjukkan cara melacak lari untuk berbagai eksperimen pelatihan model. Anda dapat melihat eksperimen yang dihasilkan di Studio Classic setelah menjalankan notebook. Untuk tutorial yang menampilkan fitur tambahan Studio Classic, lihatTur Klasik Amazon SageMaker Studio.
Lacak eksperimen di lingkungan notebook
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang melacak eksperimen di lingkungan buku catatan, lihat contoh buku catatan berikut:
Lacak bias dan penjelasan untuk eksperimen Anda dengan Clarify SageMaker
Untuk step-by-step panduan tentang melacak bias dan penjelasan untuk eksperimen Anda, lihat contoh buku catatan berikut:
Lacak eksperimen untuk pekerjaan SageMaker pelatihan menggunakan mode skrip
Untuk informasi selengkapnya tentang melacak eksperimen untuk pekerjaan SageMaker pelatihan, lihat contoh buku catatan berikut:
Lihat eksperimen dan lari
Amazon SageMaker Studio Classic menyediakan browser eksperimen yang dapat Anda gunakan untuk melihat daftar eksperimen dan proses. Anda dapat memilih salah satu entitas ini untuk melihat informasi terperinci tentang entitas atau memilih beberapa entitas untuk perbandingan. Anda dapat memfilter daftar eksperimen berdasarkan nama entitas, jenis, dan tag.
Untuk melihat eksperimen dan menjalankan
-
Untuk melihat eksperimen di Studio Classic, di bilah sisi kiri, pilih Eksperimen.
Pilih nama eksperimen untuk melihat semua proses terkait. Anda dapat mencari eksperimen dengan mengetik langsung ke bilah Pencarian atau memfilter jenis eksperimen. Anda juga dapat memilih kolom mana yang akan ditampilkan dalam daftar percobaan atau jalankan.
Mungkin perlu beberapa saat bagi daftar untuk menyegarkan dan menampilkan eksperimen atau eksperimen baru yang dijalankan. Anda dapat mengklik Refresh untuk memperbarui halaman. Daftar eksperimen Anda akan terlihat mirip dengan yang berikut ini:
-
Dalam daftar eksperimen, klik dua kali eksperimen untuk menampilkan daftar proses dalam eksperimen.
catatan
Eksperimen berjalan yang secara otomatis dibuat oleh SageMaker lowongan dan container akan terlihat di Experiments Studio Classic UI secara default. Untuk menyembunyikan proses yang dibuat oleh SageMaker pekerjaan untuk eksperimen tertentu, pilih ikon pengaturan (
) dan alihkan Tampilkan pekerjaan.
-
Klik dua kali run untuk menampilkan informasi tentang proses tertentu.
Di panel Ikhtisar, pilih salah satu judul berikut untuk melihat informasi yang tersedia tentang setiap proses:
-
Metrik — Metrik yang dicatat selama menjalankan.
-
Charts — Bangun bagan Anda sendiri untuk membandingkan proses.
-
Artefak keluaran — Artefak apa pun yang dihasilkan dari percobaan dijalankan dan lokasi artefak di Amazon S3.
-
Laporan bias — Laporan bias pra-pelatihan atau pasca-pelatihan yang dihasilkan menggunakan Clarify.
-
Keterjelasan — Laporan penjelasan yang dihasilkan menggunakan Clarify.
-
Debug — Daftar aturan debugger dan masalah apa pun yang ditemukan.
-
Bermigrasi dari Eksperimen Klasik ke Amazon dengan SageMaker MLflow
Eksperimen sebelumnya yang dibuat menggunakan Eksperimen Klasik masih tersedia untuk dilihat di Studio Classic. Jika Anda ingin mempertahankan dan menggunakan kode eksperimen sebelumnyaMLflow, Anda harus memperbarui kode pelatihan Anda untuk menggunakan MLflow SDK dan menjalankan eksperimen pelatihan lagi. Untuk informasi lebih lanjut tentang memulai dengan MLflow SDK dan AWS MLflow plugin, lihatLacak eksperimen dengan MLFlow.