Amazon SageMaker Experiments の統合 - Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker Experiments の統合

Amazon SageMaker Pipelines は Amazon SageMaker Experiments と緊密に統合されています。デフォルトでは、パイプラインがパイプラインを作成および実行すると、次の SageMaker Experiments エンティティが存在しない場合に作成されます。

  • パイプラインの実験

  • パイプラインの実行ごとの実行グループ

  • パイプライン実行ステップで作成された各 SageMaker ジョブの実行グループに追加された実行

モデルトレーニング実験の複数の実行グループ間でこのようなメトリクスを比較できるのと同様に、複数のパイプライン実行間で SageMaker モデルトレーニングの精度などのメトリクスを比較できます。

次のサンプルは、Amazon SageMaker Python SDKのパイプラインクラスの関連パラメータを示しています。

Pipeline(
    name="MyPipeline",
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
      ExecutionVariables.PIPELINE_NAME,
      ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID
    ),
    steps=[...]
)

パイプラインの実験と実行グループを作成しない場合は、pipeline_experiment_config を None に設定します。

注記

実験統合は Amazon SageMaker Python SDK v2.41.0 で導入されました。

以下の命名規則は、pipeline_experiment_config の ExperimentName と TrialName のパラメータで指定した内容に基づいて適用されます。

  • ExperimentName を指定しない場合は、パイプライン name が実験名に使用されます。

    ExperimentName を指定する合は、それが実験名に使用されます。同じ名前の実験がある場合は、パイプラインで作成された実行グループが既存の実験に追加されます。同じ名前の実験がない場合は、新しい実験が作成されます。

  • TrialName を指定しない場合は、パイプラインの実行 ID が実行グループ名に使用されます。

    TrialName を指定する合は、それが実行グループ名に使用されます。同じ名前の実行グループがある場合は、パイプラインで作成された実行が既存の実行グループに追加されます。同じ名前の実行グループが存在しない場合、新しい実行グループが作成されます。

注記

エンティティを作成したパイプラインが削除されても、実験エンティティは削除されません。 SageMaker Experiments を使用してエンティティAPIを削除できます。

パイプラインに関連付けられた SageMaker 実験エンティティを表示する方法については、「」を参照してくださいパイプラインから実験データにアクセスする。 SageMaker Experiments の詳細については、「」を参照してくださいStudio Classic での Amazon SageMaker 実験。

以下のセクションでは、ここまでのルールのサンプルと、パイプライン定義ファイルでのルールの記述方法を紹介します。パイプライン定義ファイルの詳細については、「パイプラインの概要」を参照してください。

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