パイプラインのリネージを追跡する - Amazon SageMaker AI

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パイプラインのリネージを追跡する

このチュートリアルでは、Amazon SageMaker Studio を使用して Amazon SageMaker AI ML パイプラインの系統を追跡します。

パイプラインは Amazon SageMaker example GitHub repository の Orchestrating Jobs with Amazon SageMaker Model Building Pipelines ノートブックで作成されたものです。パイプラインの作成方法の詳細については、「パイプラインを定義する」を参照してください。

Studio での系統追跡は、Directed Acyclic Graph (DAG) を中心に実施されます。DAG は、パイプラインのステップを表します。DAG では、任意のステップから別のステップまでの系統を追跡できます。以下の図は、パイプラインのステップを示しています。これらのステップは Studio では DAG として表示されます。

パイプラインワークフローのステップ図

Amazon SageMaker Studio コンソールでパイプラインのリネージを追跡するには、Studio と Studio Classic のどちらを使用しているかに応じて、以下の手順を実行します。

Studio
パイプラインの系統を追跡するには

  1. 「Launch Amazon SageMaker Studio」の手順に従って、SageMaker Studio コンソールを開きます。

  2. 左側のナビゲーションペインで、[パイプライン] を選択します。

  3. (オプション) パイプラインのリストを名前でフィルタリングするには、検索フィールドにパイプライン名全体または一部を入力します。

  4. [名前] 列でパイプライン名を選択して、パイプラインの詳細を表示します。

  5. [実行] タブをクリックします。

  6. [実行] テーブルの [名前] 列で、表示するパイプライン実行名を選択します。

  7. [実行] ページの右上で、縦三点リーダーをクリックして、[パイプライン定義のダウンロード (JSON)] を選択します。ファイルを表示すると、パイプラインのグラフの定義を確認できます。

  8. [編集] をクリックして Pipeline Designer を開きます。

  9. キャンバスの右上隅にあるサイズ変更コントロールとズームコントロールを使用して、グラフを拡大したり縮小したり、画面に合わせてグラフのサイズを調整したり、グラフを全画面に拡大したりできます。

  10. トレーニング、検証、テストデータセットを表示するには、次の手順を実行します。

    1. パイプライングラフで処理ステップを選択します。

    2. 右側のサイドバーで、[概要] タブをクリックします。

    3. トレーニング、検証、テスト データセットへの Amazon S3 パスは、[ファイル] セクションで提供されています。

  11. モデルのアーティファクトを表示するには、次の手順を実行します。

    1. パイプライングラフでトレーニングステップを選択します。

    2. 右側のサイドバーで、[概要] タブをクリックします。

    3. [ファイル] セクションで、モデルアーティファクトへの Amazon S3 パスを検索します。

  12. モデルパッケージ ARN を検索するには、次の手順を実行します。

    1. モデル登録ステップを選択します。

    2. 右側のサイドバーで、[概要] タブをクリックします。

    3. [ファイル] セクションで、モデルパッケージの ARN を検索します。

Studio Classic
パイプラインの系統を追跡するには

  1. Amazon SageMaker Studio Classic にサインインします。詳細については、「Launch Amazon SageMaker Studio Classic」を参照してください。

  2. Studio の左側のサイドバーで [ホーム] アイコン ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) を選択します。

  3. メニューで [パイプライン] を選択します。

  4. [Search] (検索) ボックスを使用して、パイプラインリストをフィルタリングします。

  5. AbalonePipeline パイプラインを選択して、実行リストとパイプラインに関するその他の詳細を表示します。

  6. 右側のサイドバーにある [Property Inspector] アイコン ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) をクリックすると、[テーブルプロパティ] ペインが開き、表示するプロパティを選択できます。

  7. [Settings] (設定) タブを選択し、[Download pipeline definition file] (パイプライン定義ファイルをダウンロード) を選択します。ファイルを表示すると、パイプラインのグラフの定義を確認できます。

  8. [実行] タブで、実行リストの最初の行を選択して、その実行グラフと実行に関するその他の詳細を表示します。グラフは、チュートリアルの最初に表示される図と同じものです。

    グラフの右下にあるサイズ変更アイコンを使用して、グラフを拡大したり縮小したり、グラフを画面に合わせて、グラフを全画面に拡大したりできます。グラフの特定の部分に焦点を合わせるには、グラフの空白領域を選択して、グラフがその領域の中心にくるようにドラッグします。グラフの右下のインセットには、グラフ内の現在の位置が表示されます。

    インセットとサイズ変更アイコンを備えたパイプライングラフの例

  9. [Graph] (グラフ) タブで AbaloneProcess ステップをクリックして、ステップの詳細を表示します。

  10. トレーニング、検証、テストデータセットへの Amazon S3 パスは、[Output] (出力) タブの [Files] (ファイル) にあります。

    注記

    フルパスを取得するには、パスを右クリックして [Copy cell contents] (セルの内容をコピー) を選択します。

    s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/train
s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/validation
s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/test

  11. AbaloneTrain ステップを選択します。

  12. モデルアーティファクトへの Amazon S3 パスは、[Output] (出力) タブの [Files] (ファイル) にあります。

    s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/AbaloneTrain/pipelines-6locnsqz4bfu-AbaloneTrain-NtfEpI0Ahu/output/model.tar.gz

  13. AbaloneRegisterModel ステップを選択します。

  14. モデルパッケージの ARN は、[Output] (出力) タブの [Files] (ファイル) にあります。

    arn:aws:sagemaker:eu-west-1:acct-id:model-package/abalonemodelpackagegroupname/2