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O Amazon SageMaker Pipelines está estreitamente integrado com o Amazon SageMaker Experiments. Por padrão, quando o Pipelines cria e executa um pipeline, as seguintes entidades SageMaker Experiments são criadas, caso não existam:
-
Um experimento para o pipeline
-
Um grupo de execução para cada execução do pipeline
-
Uma execução que é adicionada ao grupo de execução para cada trabalho de SageMaker IA criado em uma etapa de execução do pipeline
Você pode comparar métricas, como a precisão do treinamento de modelos, em várias execuções de pipeline, da mesma forma que pode comparar essas métricas em vários grupos de execução de um experimento de treinamento de modelos de SageMaker IA.
O exemplo a seguir mostra os parâmetros relevantes da classe Pipeline
Pipeline(
name="MyPipeline",
parameters=[...],
pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
ExecutionVariables.PIPELINE_NAME,
ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID
),
steps=[...]
)Se você não quiser criar um grupo de experimentos e execuções para o pipeline, defina pipeline_experiment_config como None.
nota
A integração de experimentos foi introduzida no Amazon SageMaker Python SDK v2.41.0.
As regras de nomenclatura a seguir se aplicam com base no que você especifica para os parâmetros ExperimentName e TrialName de pipeline_experiment_config:
-
Se você não especificar o
ExperimentName, o pipelinenameserá usado para o nome do experimento.Se você especificar o
ExperimentName, ele será usado para o nome do experimento. Se existir um experimento com esse nome, os grupos de execução criados pelo pipeline serão adicionados ao experimento existente. Se um experimento com esse nome não existir, um novo experimento será criado. -
Se você não especificar o
TrialName, o ID de execução do pipeline será usado para o nome do grupo de execução.Se você especificar o
TrialName, ele será usado para o nome do grupo de execução. Se existir um grupo de execução com esse nome, as execuções criadas pelo pipeline serão adicionadas ao grupo de execução existente. Se um grupo de execução com esse nome não existir, um novo grupo de execução será criado.
nota
As entidades do experimento não são excluídas quando o pipeline que criou as entidades é excluído. Você pode usar a API SageMaker Experiments para excluir as entidades.
Para obter informações sobre como visualizar as entidades do SageMaker AI Experiment associadas a um pipeline, consulteAcessar dados do experimento a partir de um pipeline. Para obter mais informações sobre SageMaker experimentos, consulte SageMaker Experiências da Amazon no Studio Classic.
As seções a seguir mostram exemplos das regras anteriores e como elas são representadas no arquivo de definição de pipeline. Para obter mais informações sobre os arquivos de definição de pipeline, consulte Visão geral do Pipelines.
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