기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
Amazon SageMaker AI는 데이터를 사용할 수 있는 경우 SageMaker AI 작업, 모델, 모델 패키지 및 엔드포인트에 대한 추적 엔터티를 자동으로 생성합니다. 기본 워크플로의 경우 데이터세트를 사용하여 모델을 훈련한다고 가정해 보겠습니다. SageMaker AI는 세 개의 개체로 계보 그래프를 자동으로 생성합니다.
-
데이터세트: 아티팩트의 일종으로, URI 주소 지정 가능 객체 또는 데이터를 나타내는 엔터티입니다. 아티팩트는 일반적으로 시도 구성 요소나 작업에 대한 입력 또는 출력입니다.
-
TrainingJob: 일종의 시도 구성 요소로, 처리, 훈련 및 변환 작업을 나타내는 엔터티입니다.
-
모델: 또 다른 유형의 아티팩트. 데이터세트 아티팩트와 마찬가지로 모델은 URI 주소 지정이 가능한 객체입니다. 이 경우에는 TrainingJob 시도 구성 요소의 결과입니다.
워크플로에 데이터 전처리 또는 후처리와 같은 단계를 추가하거나, 모델을 엔드포인트에 배포하거나, 모델 패키지에 모델을 포함하는 경우 등 다양한 방법으로 모델 계보 그래프가 빠르게 확장됩니다. SageMaker AI 엔터티의 전체 목록은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker ML 계보 추적.
엔터티 속성
그래프의 각 노드에는 엔터티 유형이 표시되지만 엔터티 유형 오른쪽에 있는 세로 줄임표를 선택하여 워크플로와 관련된 특정 세부 정보를 볼 수 있습니다. 이전 베어본 계보 그래프에서는 데이터세트 옆의 세로 줄임표를 선택하여 다음 속성(모든 아티팩트 엔터티에 공통)에 대한 특정 값을 볼 수 있습니다.
-
이름: 데이터세트 이름입니다.
-
소스 URI: 데이터세트의 Amazon S3 위치입니다.
TrainingJob 엔터티의 경우 다음 속성(모든 TrialComponent엔터티에 공통)의 특정 값을 볼 수 있습니다.
-
이름: 훈련 작업의 이름입니다.
-
작업 ARN: 훈련 작업의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.
모델 엔터티의 경우 둘 다 아티팩트 엔터티이므로 데이터세트에 나열된 것과 동일한 속성이 표시됩니다. 엔터티 및 관련 속성 목록은 계보 추적 엔터티섹션을 참조하세요.
엔터티 쿼리
Amazon SageMaker AI는 사용 시 계보 개체의 그래프를 자동으로 생성합니다. 그러나 실험을 여러 번 반복 실행하고 모든 계보 그래프를 보고 싶지 않은 경우 AWS SDK는 모든 워크플로에서 쿼리를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 엔드포인트를 사용하는 모든 처리 작업에 대해 계보 엔터티를 쿼리할 수 있습니다. 또는 아티팩트를 사용하는 모든 다운스트림 트레일을 볼 수 있습니다. 수행할 수 있는 모든 쿼리 목록은 계보 엔터티 쿼리섹션을 참조하세요.
