Visualizzazione delle risorse di progetto - Amazon SageMaker AI

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Visualizzazione delle risorse di progetto

Dopo aver creato un progetto, visualizza le risorse associate al progetto in Amazon SageMaker Studio Classic.

Studio

  1. Apri la console SageMaker Studio seguendo le istruzioni in Launch Amazon SageMaker Studio.

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Implementazioni, quindi scegli Progetti.

  3. Seleziona il nome del progetto per il quale desideri visualizzare i dettagli. Viene visualizzata una pagina con i dettagli del progetto.

Nella pagina dei dettagli del progetto, è possibile visualizzare le seguenti entità. È possibile aprire una delle seguenti schede corrispondenti all'entità associata al progetto.

  • Repository: repository di codice (repo) associati a questo progetto. Se utilizzi un modello SageMaker fornito dall'intelligenza artificiale quando crei il tuo progetto, viene creato un AWS CodeCommit repository o un repository Git di terze parti. Per ulteriori informazioni su CodeCommit, consulta What is. AWS CodeCommit

  • Pipeline: pipeline SageMaker AI ML che definiscono i passaggi per preparare i dati, addestrare e implementare modelli. Per informazioni sulle pipeline SageMaker AI ML, consulta. Azioni relative alle pipeline

  • Esperimenti: uno o più esperimenti Amazon SageMaker Autopilot associati al progetto. Per ulteriori informazioni su Autopilot, consulta SageMaker Pilota automatico.

  • Gruppi di modelli: gruppi di versioni del modello creati mediante esecuzioni di pipeline nel progetto. Per informazioni sui gruppi di modelli, consulta Creazione di un gruppo di modelli.

  • Endpoint: endpoint di SageMaker intelligenza artificiale che ospitano modelli distribuiti per l'inferenza in tempo reale. Quando una versione del modello viene approvata, questa viene distribuita su un endpoint.

  • Tag: tutti i tag associati al progetto. Per ulteriori informazioni sui tag, consulta Taggare AWS le risorse in. Riferimenti generali di AWS

  • Metadati: metadati associati al progetto. Ciò include il modello e la versione utilizzati e il percorso di avvio del modello.

Studio Classic

  1. Accedi a Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI.

  2. Nella barra laterale di Studio Classic, scegli l'icona Home ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Seleziona Implementazioni dal menu, quindi seleziona Progetti.

  4. Seleziona il nome del progetto per il quale desideri visualizzare i dettagli.

    Viene visualizzata una scheda con i dettagli del progetto.

Sulla scheda Dettagli del progetto è possibile visualizzare le seguenti entità associate al progetto.

  • Repository: repository di codice (repo) associati a questo progetto. Se utilizzi un modello SageMaker fornito dall'intelligenza artificiale quando crei il tuo progetto, viene creato un AWS CodeCommit repository o un repository Git di terze parti. Per ulteriori informazioni su CodeCommit, consulta What is. AWS CodeCommit

  • Pipeline: pipeline SageMaker AI ML che definiscono i passaggi per preparare i dati, addestrare e implementare modelli. Per informazioni sulle pipeline SageMaker AI ML, consulta. Azioni relative alle pipeline

  • Esperimenti: uno o più esperimenti Amazon SageMaker Autopilot associati al progetto. Per ulteriori informazioni su Autopilot, consulta SageMaker Pilota automatico.

  • Gruppi di modelli: gruppi di versioni del modello creati mediante esecuzioni di pipeline nel progetto. Per informazioni sui gruppi di modelli, consulta Creazione di un gruppo di modelli.

  • Endpoint: endpoint di SageMaker intelligenza artificiale che ospitano modelli distribuiti per l'inferenza in tempo reale. Quando una versione del modello viene approvata, questa viene distribuita su un endpoint.

  • Impostazioni: impostazioni per il progetto. Ciò include il nome e la descrizione del progetto, le informazioni sul modello di progetto e SourceModelPackageGroupName e i metadati sul progetto.