As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Introdução às entidades
A Amazon cria SageMaker automaticamente entidades de rastreamento para SageMaker trabalhos, modelos, pacotes de modelos e endpoints, se os dados estiverem disponíveis. Para um fluxo de trabalho básico, suponha que você treine um modelo usando um conjunto de dados. SageMaker gera automaticamente um gráfico de linhagem com três entidades:
-
Conjunto de dados: um tipo de artefato, que é uma entidade que representa um objeto ou URI dados endereçáveis. Um artefato geralmente é uma entrada ou uma saída para um componente ou ação de teste.
-
TrainingJob: um tipo de componente experimental, que é uma entidade que representa trabalhos de processamento, treinamento e transformação.
-
Modelo: outro tipo de artefato. Assim como o artefato Dataset, um modelo é um objeto URI endereçável. Nesse caso, é uma saída do componente de TrainingJobteste.
Seu gráfico de linhagem de modelo se expande rapidamente se você adicionar etapas adicionais ao seu fluxo de trabalho, como pré-processamento ou pós-processamento de dados, se você implantar seu modelo em um endpoint ou se incluir seu modelo em um pacote de modelos, entre muitas outras possibilidades. Para obter a lista completa de SageMaker entidades, consulteRastreamento SageMaker de linhagem do Amazon ML.
Propriedades de entidade
Cada nó no gráfico exibe o tipo de entidade, mas você pode escolher as reticências verticais à direita do tipo de entidade para ver detalhes específicos relacionados ao seu fluxo de trabalho. Em nosso gráfico de linhagem barebones anterior, você pode escolher a elipse vertical ao lado para ver valores específicos DataSetpara as seguintes propriedades (comuns a todas as entidades de artefato):
-
Nome: o nome do seu conjunto de dados.
-
Fonte URI: A localização do Amazon S3 do seu conjunto de dados.
Para a entidade TrainingJob, você pode ver os valores específicos das seguintes propriedades (comuns a todas as entidades TrialComponent):
-
Nome: o nome do trabalho de treinamento.
-
Job ARN: O nome do recurso Amazon (ARN) do seu trabalho de treinamento.
Para a entidade Modelo, você vê as mesmas propriedades listadas, DataSetpois ambas são entidades de artefato. Para obter uma lista das entidades e suas propriedades associadas, consulte Entidades de monitoramento de linhagem.
Consultas de entidades
A Amazon gera SageMaker automaticamente gráficos de entidades de linhagem à medida que você as usa. No entanto, se você estiver executando várias iterações de um experimento e não quiser visualizar todos os gráficos de linhagem, eles AWS SDK podem ajudá-lo a realizar consultas em todos os seus fluxos de trabalho. Por exemplo, você pode consultar suas entidades de linhagem para todos os trabalhos de processamento que usam um endpoint. Ou você pode ver todas as trilhas downstreamque usam um artefato. Para obter uma lista de todas as consultas que você pode realizar, consulte Consultar entidades de linhagem.
