跟踪 SageMaker ML 管道的谱系 - Amazon SageMaker
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跟踪 SageMaker ML 管道的谱系

在本教程中，您将使用 Amazon SageMaker Studio 跟踪 Amazon SageMaker ML 管道的谱系。

管道由 中的使用模型构建管道Amazon SageMaker笔记本编排任务创建Amazon SageMaker 示例 GitHub 存储库。有关如何创建管道的详细信息，请参阅定义管道。

Studio 中的谱系跟踪以有向无环图 （DAG） 为中心。DAG 表示管道中的步骤。从 DAG，您可以跟踪从任意步骤到任何其他步骤的谱系。下图显示了管道中的步骤。这些步骤在 Studio 中显示为 DAG。

Prerequisites

跟踪管道的谱系

  1. 登录到 SageMaker Studio。

  2. 在 Studio 的左侧边栏中，选择 Components and registrys （SageMaker组件和注册表） 图标 （ ).

  3. 在下拉菜单中，选择 Pipelines （管道）。

  4. 使用 Search （搜索） 框筛选管道列表。要查看所有可用列，请将窗格的右边界拖到右侧。有关更多信息，请参阅使用 Amazon SageMaker Studio 搜索实验.

    以下屏幕截图显示按以“aba”开头的名称筛选并在 12/5/20 上创建的名称筛选的列表。

  5. 双击AbalonePipeline管道以查看执行列表以及有关管道的其他详细信息。以下屏幕截图显示了打开的 TABLE PROPERTIES （表属性） 窗格，您可以在其中选择要查看的属性。

  6. 选择 Settings 选项卡，然后选择 Download pipeline definition file。您可以查看 文件以了解如何定义管道图。

  7. 在 Execution （执行） 选项卡上，双击执行列表中的第一行以查看其执行图表和有关执行的其他详细信息。请注意，图表与本教程开头显示的图表匹配。

    您可以拖动图形四处拖动（选择不在图形本身上的区域）或使用图表左下角的大小调整图标。图表右下角的 插件在图表中显示您的位置。

  8. 在 Graph （图表） 选项卡上，选择 AbaloneProcess 步骤以查看有关该步骤的详细信息。

  9. 在 Amazon S3Output （输出） 选项卡的 Files （文件） 下找到训练、验证和测试数据集的路径。

    注意

    要获取完整路径，请右键单击路径，然后选择 Copy cell contents （复制单元格内容）。 

    s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/train
s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/validation
s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/test

  10. 选择 AbaloneTrain 步骤。

  11. 在 Amazon S3Output （输出） 选项卡的 Files （文件） 下找到模型构件的路径： 

    s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/AbaloneTrain/pipelines-6locnsqz4bfu-AbaloneTrain-NtfEpI0Ahu/output/model.tar.gz

  12. 选择 AbaloneRegisterModel 步骤。

  13. 在 Output （输出） 选项卡的 Files （文件） 下找到模型包的 ARN： 

    arn:aws:sagemaker:eu-west-1:acct-id:model-package/abalonemodelpackagegroupname/2