實體簡介 - Amazon SageMaker AI
實體屬性實體查詢

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

實體簡介

如果資料可用，Amazon SageMaker AI 會自動為 SageMaker AI 任務、模型、模型套件和端點建立追蹤實體。針對基本工作流程，假設您使用資料集訓練模型。SageMaker AI 會自動產生具有三個實體的譜系圖：

  • 資料集：一種成品類型，它是代表 URI 可定址物件或資料的實體。成品通常是試驗元件或動作的輸入或輸出。

  • 訓練任務：一種試驗元件類型，代表處理、訓練和轉換任務的實體。

  • 型號：另一種類型的成品。如同資料集成品，模型是一個 URI 可定址物件。在這種情況下，其是訓練任務試驗元件的輸出。

如果您在工作流程中新增其他步驟 (例如資料預先處理或後處理) 若您在許多其他可能性中將模型部署到端點，或將模型套件含在模型套件中，則模型譜系圖會快速擴展。如需 SageMaker AI 實體的完整清單，請參閱Amazon SageMaker 機器學習 (ML) 歷程追蹤。

實體屬性

圖形中的每個節點都會顯示實體類型，但您可以選擇實體類型右側的垂直省略號，以查看與工作流程相關的特定詳細資訊。在先前的準系統譜系圖中，您可以選擇 DataSet 旁邊的垂直省略號，以查看以下屬性的特定數值 (常見於所有成品實體)：

  • 名稱：資料集的名稱。

  • 來源 URI：您資料集的 Amazon S3 位置。

對於 TrainingJob 實體，您可以看到以下屬性的特定值 (常用於所有 TrialComponent 實體)：

  • 名稱：訓練任務的名稱。

  • 工作 ARN：訓練工作的 Amazon Resource Name (ARN)。

對於模型實體，您會看到與 DataSet 列出的屬性相同，因為它們都是成品實體。如需實體及其關聯屬性的清單，請參閱歷程追蹤實體。

實體查詢

Amazon SageMaker AI 會在您使用時自動產生譜系實體的圖形。不過，如果您正在執行實驗的許多反覆運算，且不想檢視每個譜系圖，則 AWS SDK 可協助您跨所有工作流程執行查詢。例如，您可以針對使用端點的所有處理任務查詢歷程實體。或者，您可以查看使用成品的所有下游追蹤。如需您可執行之所有查詢清單，請參閱查詢歷程實體。