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エンティティの概要
Amazon は、データが利用可能な場合、 SageMaker ジョブ、モデル、モデルパッケージ、エンドポイントの追跡エンティティ SageMaker を自動的に作成します。基本的なワークフローでは、setset を使用してモデルをトレーニングするとします。 は、次の 3 つのエンティティを含む系統グラフ SageMaker を自動的に生成します。
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データセット : アーティファクトの一種。これは、URIアドレス可能なオブジェクトまたはデータを表すエンティティです。通常、アーティファクトはトライアルコンポーネントやアクションへの入力またはそれらからの出力になります。
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TrainingJob: 試用コンポーネントの一種。処理、トレーニング、変換ジョブを表すエンティティです。
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Model: 別の種類のアーティファクト。データセットアーティファクトと同様に、モデルはURIアドレス可能なオブジェクトです。この場合、これはTrainingJobトライアルコンポーネントの出力です。
さまざまな可能性がある中で、データの前処理や後処理などのステップをワークフローに追加したり、モデルをエンドポイントにデプロイしたり、モデルをモデルパッケージに含めたりする場合、モデルリネージグラフはすばやく拡張されます。 SageMaker エンティティの完全なリストについては、「」を参照してくださいAmazon SageMaker ML 系統の追跡。
エンティティのプロパティ
グラフの各ノードにはエンティティタイプが表示されますが、エンティティタイプの右側にある縦の省略記号を選択すると、ワークフローに関連する特定の詳細を表示できます。前のベアボーン系統グラフでは、横の垂直楕円を選択してDataSet、次のプロパティの特定の値を表示できます (すべてのアーティファクトエンティティに共通）。
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名前: データセットの名前。
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ソース URI: データセットの Amazon S3 の場所。
TrainingJob エンティティの場合、以下のプロパティ (すべての TrialComponent エンティティに共通) の特定の値が表示されます。
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名前: トレーニングジョブの名前。
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ジョブ ARN: トレーニングジョブの Amazon リソースネーム (ARN）。
Model エンティティの場合、 と同じプロパティが表示されます。どちらもアーティファクトエンティティDataSetであるためです。エンティティとそれに関連するプロパティのリストについては、「系統追跡エンティティ」を参照してください。
エンティティクエリ
Amazon は、使用時に系統エンティティのグラフ SageMaker を自動的に生成します。ただし、実験の反復を多数実行していて、すべての系統グラフを表示したくない場合は、 AWS SDKがすべてのワークフローでクエリを実行するのに役立ちます。例えば、エンドポイントを使用するすべての処理ジョブについてリネージエンティティをクエリできます。または、アーティファクトを使用するダウンストリームのトレイルをすべて表示することもできます。実行できるすべてのクエリのリストについては、「系統エンティティをクエリする」を参照してください。
