Amazon SageMaker 实验集成 - Amazon SageMaker
默认行为禁用实验集成指定自定义实验名称指定自定义试用名称
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

Amazon SageMaker 实验集成

Amazon SageMaker 模型构建管道与 Amazon SageMaker 实验密切集成。默认情况下，当 SageMaker 管道创建并执行管道时，如果以下 SageMaker 实验图元不存在，则会创建这些实体：

  • 一个实验的管道

  • 对管道的每一次执行都进行试验

  • 为在管道执行步骤中创建的每个 SageMaker 作业添加到试用中的试用组件

您可以比较多个管道执行中的模型训练准确度等指标，就像在 SageMaker 模型训练实验的多个试验中比较这些指标一样。

以下示例显示了管道类中Amazon SageMaker Python 开发工具包.

Pipeline(
    name="MyPipeline",
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
      ExecutionVariables.PIPELINE_NAME,
      ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID
    ),
    steps=[...]
)

如果不希望为管道创建实验和试验，请将pipeline_experiment_config到None.

注意

实验集成在亚 Amazon SageMaker Python 软件开发工具包 v2.41.0 中引入。

以下命名规则将根据您为ExperimentName和TrialName的参数pipeline_experiment_config：

  • 如果您未指定ExperimentName, 管道name用于实验名称。

    如果确实指定ExperimentName，它用于实验名称。如果存在具有该名称的试验，则管线创建的试验将添加到现有试验中。如果不存在具有该名称的实验，则会创建一个新的实验。

  • 如果您未指定TrialName，则管道执行 ID 用于试用名称。

    如果确实指定TrialName，它用于试用名称。如果存在具有该名称的试验，则管道创建的试验组件将添加到现有试验中。如果不存在具有该名称的试用，则会创建一个新试用。

注意

当创建图元的管线被删除时，不会删除实验图元。您可以使用 SageMaker 实验 API 来删除这些实体。有关更多信息，请参阅清理 Amazon SageMaker 实验资源。

有关如何查看与管道关联的 SageMaker 试验实体的信息，请参阅查看由 SageMaker 管线创建的实验图元. 有关 SageMaker 实验的详细信息，请参阅使用 Amazon SageMaker 实验管理 Machine Learning.

以下部分显示了以前规则的示例，以及它们在管线定义文件中的表示方式。有关管道定义文件的更多信息，请参阅SageMaker 管道概述.

默认行为

创建管道

这些区域有：pipeline_experiment_config被忽略。ExperimentName默认为管线name.TrialName默认为执行 ID。

pipeline_name = f"MyPipeline"
pipeline = Pipeline(
    name=pipeline_name,
    parameters=[...],
    steps=[step_train]
)

管道定义文件

{
  "Version": "2020-12-01",
  "Parameters": [
    {
      "Name": "InputDataSource"
    },
    {
      "Name": "InstanceCount",
      "Type": "Integer",
      "DefaultValue": 1
    }
  ],
  "PipelineExperimentConfig": {
    "ExperimentName": {"Get": "Execution.PipelineName"},
    "TrialName": {"Get": "Execution.PipelineExecutionId"}
  },
  "Steps": [...]
}

禁用实验集成

创建管道

pipeline_experiment_config 设置为 None。

pipeline_name = f"MyPipeline"
pipeline = Pipeline(
    name=pipeline_name,
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=None,
    steps=[step_train]
)

管道定义文件

这与前面的默认示例相同，没有PipelineExperimentConfig.

指定自定义实验名称

使用自定义实验名称。试用名称设置为执行 ID，与默认行为一样。

创建管道

pipeline_name = f"MyPipeline"
pipeline = Pipeline(
    name=pipeline_name,
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
      "CustomExperimentName",
      ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID
    ),
    steps=[step_train]
)

管道定义文件

{
  ...,
  "PipelineExperimentConfig": {
    "ExperimentName": "CustomExperimentName",
    "TrialName": {"Get": "Execution.PipelineExecutionId"}
  },
  "Steps": [...]
}

指定自定义试用名称

使用自定义试用名称并附加执行 ID。实验名称设置为管线名称，与缺省行为一样。

创建管道

pipeline_name = f"MyPipeline"
pipeline = Pipeline(
    name=pipeline_name,
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
      ExecutionVariables.PIPELINE_NAME,
      Join(on="-", values=["CustomTrialName", ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID])
    ),
    steps=[step_train]
)

管道定义文件

{
  ...,
  "PipelineExperimentConfig": {
    "ExperimentName": {"Get": "Execution.PipelineName"},
    "TrialName": {
      "On": "-",
      "Values": [
         "CustomTrialName",
         {"Get": "Execution.PipelineExecutionId"}
       ]
    }
  },
  "Steps": [...]
}