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# SageMaker Experiências da Amazon no Studio Classic
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**Importante**  
O rastreamento de SageMaker experimentos usando o SDK Experiments Python só está disponível no Studio Classic. Recomendamos usar a nova experiência do Studio e criar experimentos usando as mais recentes integrações de SageMaker IA com o. MLflow Não há integração de MLflow interface de usuário com o Studio Classic. Se quiser usar MLflow com o Studio, você deve iniciar a MLflow interface do usuário usando AWS CLI o. Para obter mais informações, consulte [Iniciar a interface do usuário do MLflow com o uso da AWS CLI](mlflow-launch-ui.md#mlflow-launch-ui-cli).

O Amazon SageMaker Experiments Classic é um recurso da Amazon SageMaker AI que permite criar, gerenciar, analisar e comparar seus experimentos de aprendizado de máquina no Studio Classic. Use SageMaker Experimentos para visualizar, gerenciar, analisar e comparar tanto os experimentos personalizados que você cria programaticamente quanto os experimentos criados automaticamente a partir de trabalhos de SageMaker IA. 

O Experiments Classic rastreia automaticamente as entradas, os parâmetros, as configurações e os resultados das iterações como *execuções*. Você pode atribuir, agrupar e organizar esses ensaios em *experimentos*. SageMaker O Experiments é integrado ao Amazon SageMaker Studio Classic, fornecendo uma interface visual para pesquisar seus experimentos ativos e anteriores, comparar execuções nas principais métricas de desempenho e identificar os modelos com melhor desempenho. SageMaker Os experimentos rastreiam todas as etapas e artefatos envolvidos na criação de um modelo, e você pode revisitar rapidamente as origens de um modelo ao solucionar problemas na produção ou auditar seus modelos para verificações de conformidade.

## Migre do Experiments Classic para o Amazon SageMaker AI com MLflow
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Os experimentos anteriores criados com o Experiments Classic ainda estão disponíveis para visualização no Studio Classic. Se quiser manter e usar o código do experimento anterior com MLflow, você deve atualizar seu código de treinamento para usar o MLflow SDK e executar os experimentos de treinamento novamente. Para obter mais informações sobre como começar a usar o MLflow SDK e o AWS MLflow plug-in, consulte[MLflow Integre-se ao seu ambiente](mlflow-track-experiments.md).