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추적 엔터티는 엔드 투 엔드 기계 학습 워크플로의 모든 요소를 나타냅니다. 이 표현을 사용하여 모델 거버넌스를 설정하고, 워크플로를 재현하고, 작업 기록을 유지할 수 있습니다.
Amazon SageMaker AI는 처리 작업, 훈련 작업, 배치 변환 작업과 같은 SageMaker AI 작업을 생성할 때 시도 구성 요소 및 관련 시도 및 실험에 대한 추적 엔터티를 자동으로 생성합니다. 자동 추적 외에도 추적 엔터티 수동 생성을 통해 워크플로의 사용자 지정 단계를 모델링할 수 있습니다. 자세한 내용은 Studio Classic의 Amazon SageMaker Experiments 단원을 참조하십시오.
또한 SageMaker AI는 워크플로의 다른 단계에 대한 추적 엔터티를 자동으로 생성하므로 워크플로를 처음부터 끝까지 추적할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 생성 추적 엔터티 단원을 참조하십시오.
추가 엔터티를 생성하여 SageMaker AI에서 생성한 엔터티를 보완할 수 있습니다. 자세한 내용은 추적 엔터티 수동 생성 단원을 참조하십시오.
SageMaker AI는 새 엔터티를 생성하는 대신 기존 엔터티를 재사용합니다. 예를 들어 고유한 SourceUri가 있는 아티팩트는 하나일 수 있습니다.
계보 쿼리의 주요 개념
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계보 - ML 워크플로의 다양한 엔터티 간 관계를 추적하는 메타데이터입니다.
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계보 쿼리 - 계보를 검사하고 엔터티 간 관계를 발견하는 작업입니다.
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계보 엔터티 - 계보를 구성하는 메타데이터 요소입니다.
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교차 계정 계보 - ML 워크플로는 두 개 이상의 계정에 걸쳐 있을 수 있습니다. 교차 계정 계보를 사용하면 공유 엔터티 리소스 간에 계보 연결을 자동으로 생성하도록 여러 계정을 구성할 수 있습니다. 그러면 계보 쿼리는 이러한 공유 계정에서도 엔터티를 반환할 수 있습니다.
다음과 같은 추적 엔터티가 정의됩니다.
실험 엔터티
계보 엔터티
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시험 구성 요소 - 계보의 처리, 훈련 및 변환 작업을 나타냅니다. 또한 실험 관리의 일부이기도 합니다.
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컨텍스트 - 다른 추적 또는 실험 엔터티를 논리적으로 그룹화합니다. 개념적으로 보면 실험과 시험은 컨텍스트입니다. 엔드포인트와 모델 패키지를 예로 들 수 있습니다.
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작업 - 작업 또는 활동을 나타냅니다. 일반적으로 작업에는 하나 이상의 입력 아티팩트 또는 출력 아티팩트가 포함됩니다. 몇 가지 예로는 워크플로 단계와 모델 배포가 있습니다.
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아티팩트 - URI 주소 지정이 가능한 객체 또는 데이터를 나타냅니다. 아티팩트는 일반적으로 시험 구성 요소나 작업에 대한 입력 또는 출력입니다. 일부 예시로는 데이터세트(S3 버킷 URI) 또는 이미지(Amazon ECR 레지스트리 경로)가 있습니다.
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연결 - 다른 추적 또는 실험 엔터티(예: 훈련 데이터 위치와 훈련 작업 간의 연결)를 연결합니다.
연결에는 선택적
AssociationType속성이 있습니다. 각 유형의 권장 용도와 함께 다음 값을 사용할 수 있습니다. SageMaker AI는 사용에 제한을 두지 않습니다.-
ContributedTo- 소스가 대상에 기여했거나 대상을 활성화하는 데 기여했습니다. 예를 들어, 훈련 데이터가 훈련 작업에 기여했습니다. -
AssociatedWith- 소스가 대상에 연결되어 있습니다. 예를 들어, 승인 워크플로는 모델 배포와 연결됩니다. -
DerivedFrom- 대상은 소스 수정입니다. 예를 들어, 처리 작업에 대한 채널 입력의 다이제스트 출력은 원래 입력에서 파생됩니다. -
Produced- 소스가 대상을 생성했습니다. 예를 들어, 훈련 작업에서 모델 아티팩트가 생성되었습니다. -
SameAs- 동일한 계보 엔터티가 서로 다른 계정에서 사용된 경우입니다.
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공통 속성
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유형 속성
작업, 아티팩트 및 컨텍스트 엔터티에는 각각 유형 속성,
ActionType,ArtifactType,ContextType이 있습니다. 이 속성은 의미 있는 정보를 엔터티와 연결하고 List API에서 필터로 사용할 수 있는 사용자 지정 문자열입니다. -
소스 속성
작업, 아티팩트 및 컨텍스트 엔터티에는
Source속성이 있습니다. 이 속성은 엔터티가 나타내는 기본 URI를 제공합니다. 다음은 몇 가지 예시입니다.-
소스가
EndpointArn인UpdateEndpoint작업입니다. -
소스가
ImageUri인 처리 작업의 이미지 아티팩트입니다. -
소스가
EndpointArn인Endpoint컨텍스트입니다.
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메타데이터 속성
작업 및 아티팩트 엔터티에는 다음 정보를 제공할 수 있는 선택적
Metadata속성이 있습니다.-
ProjectId- 예를 들어 모델이 속한 SageMaker AI MLOps 프로젝트의 ID입니다. -
GeneratedBy- 모델 패키지 버전을 등록한 SageMaker AI 파이프라인 실행을 예로 들 수 있습니다. -
Repository- 알고리즘이 포함된 리포지토리를 예로 들 수 있습니다. -
CommitId- 알고리즘 버전의 커밋 ID를 예로 들 수 있습니다.
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