Publicado en: Dec 16, 2022
Experimentos de Amazon SageMaker ahora admite el seguimiento y el análisis de los experimentos de machine learning (ML) realizados en cualquier IDE (por ejemplo, SageMaker Studio o JupyterHub) o código ejecutable (por ejemplo, cuadernos locales o scripts) mediante el SDK de Python de SageMaker o Boto3. Puede realizar un seguimiento de las entradas, los parámetros, las configuraciones y los resultados de sus iteraciones de entrenamiento de ML. Puede asignar, agrupar y organizar estas iteraciones en experimentos.
Con Experimentos de SageMaker, puede empezar a organizar, rastrear y analizar sus experimentos de ML desde su entorno local. Experimentos de SageMaker realiza un seguimiento de todos los pasos y artefactos que intervienen en la creación de un modelo. Rastrear los experimentos le permite identificar combinaciones eficaces de parámetros y ajustes para optimizar el rendimiento del modelo. Además, puede garantizar la fiabilidad y la capacidad de reproducción de los modelos desarrollados al recrearlos a partir de los experimentos rastreados. Esto resulta útil a la hora de solucionar problemas de producción o de auditar los modelos para comprobar su conformidad.
Experimentos de SageMaker está integrado con SageMaker Studio, lo que brinda una interfaz visual para navegar los experimentos activos y anteriores, comparar ejecuciones en relación con las métricas de rendimiento clave e identificar los modelos de mejor rendimiento. Puede crear gráficos como gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de barras e histogramas para analizar los resultados de los experimentos registrados. SageMaker Studio permite a los miembros del equipo acceder a la misma información y confirmar que los resultados del experimento sean coherentes, lo que facilita la colaboración. También puede utilizar Experimentos de SageMaker para exportar visualizaciones de ejecución y luego compartir las evaluaciones del modelo con las partes interesadas.
Solo se le cobrará por la ingestión, la recuperación y el almacenamiento de los registros de métricas. Como parte del nivel gratuito de AWS, puede comenzar a usar Experimentos de SageMaker de forma gratuita. Para obtener más información, consulte la página de precios de Amazon SageMaker.
Por lo general, Experimentos de SageMaker está disponible en todas las regiones comerciales de AWS en las que está disponible SageMaker Studio, excepto en China. Para empezar, actualice SageMaker Studio a la versión más reciente y cree un experimento. Para obtener más información, visite la página de detalles del producto de Experimentos de Sagemaker y el blog de machine learning de AWS.