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Você pode visualizar os detalhes de um pipeline de SageMaker IA para entender seus parâmetros, as dependências de suas etapas ou monitorar seu progresso e status. Isso pode ajudar você a solucionar problemas ou otimizar seu fluxo de trabalho. Você pode acessar os detalhes de um determinado pipeline usando o console do Amazon SageMaker Studio e explorar seu histórico de execução, definição, parâmetros e metadados.
Como alternativa, se seu pipeline estiver associado a um projeto de SageMaker IA, você poderá acessar os detalhes do pipeline na página de detalhes do projeto. Para obter mais informações, consulte Visualizar recursos do projeto.
Para ver os detalhes de um pipeline de SageMaker IA, conclua as etapas a seguir com base no uso do Studio ou do Studio Classic.
nota
O reempacotamento do modelo acontece quando o pipeline precisa incluir um script personalizado no arquivo de modelo compactado (model.tar.gz) para ser carregado no Amazon S3 e usado para implantar um modelo em um endpoint de IA. SageMaker Quando o SageMaker AI Pipeline treina um modelo e o registra no registro do modelo, ele introduz uma etapa de reembalagem se a saída do modelo treinado do trabalho de treinamento precisar incluir um script de inferência personalizado. A etapa de reembalagem descompacta o modelo, adiciona um novo script e recomprime o modelo. A execução do pipeline adiciona a etapa de reembalagem como um trabalho de treinamento.
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Abra o console do SageMaker Studio seguindo as instruções em Iniciar o Amazon SageMaker Studio.
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No painel de navegação à esquerda, selecione Pipelines.
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(Opcional) Para filtrar a lista de pipelines por nome, digite um nome de pipeline completo ou parcial no campo de pesquisa.
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Selecione um nome de pipeline para visualizar detalhes sobre ele.
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Escolha uma das guias a seguir para visualizar detalhes do pipeline:
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Execuções: Detalhes sobre as execuções.
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Gráfico: O gráfico do pipeline, incluindo todas as etapas.
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Parâmetros: Os parâmetros e métricas de execução relacionados ao pipeline.
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Informações: Os metadados associados ao pipeline, como tags, o nome de recurso da Amazon (ARN) do pipeline e o ARN da função. Também é possível editar a descrição do pipeline a partir dessa página.
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