Experimentos de Amazon SageMaker
Gestione de manera eficiente los experimentos de machine learning
Nivel gratuito
100.000 registros de métrica incorporados al mes, 1 millón de registros de métrica recuperados al mes y 100.000 registros de métrica almacenados al mes. El nivel gratuito está disponible durante los primeros 6 meses.
Analice y compare las iteraciones de entrenamiento de ML para elegir el modelo con mejor rendimiento.
Los experimentos de SageMaker son un servicio gestionado para dar seguimiento y analizar los experimentos de ML a escala.
Registra los experimentos realizados en cualquier IDE
Los experimentos de ML se llevan a cabo en diversos entornos, como libretas e IDE locales, códigos de entrenamiento que se ejecutan en la nube o IDE gestionados en la nube, como SageMaker Studio. Con los experimentos de SageMaker, puede empezar a realizar el seguimiento de sus experimentos de forma centralizada desde cualquier entorno o IDE con solo unas pocas líneas de código Python sencillas para los científicos de datos.
Gestione de forma centralizada los metadatos de los experimentos de ML
El proceso de desarrollo de un modelo de ML implica experimentar con varias combinaciones de datos, algoritmos y parámetros y, al mismo tiempo, evaluar el efecto de los cambios incrementales en el rendimiento del modelo. Con Sagemaker Experiments, puede hacer un seguimiento de sus iteraciones de ML y guardar automáticamente todos los metadatos relacionados, como métricas, parámetros y artefactos, en un lugar central.
Evalúa los experimentos
Para encontrar el mejor modelo a partir de múltiples iteraciones, es necesario analizar y comparar el rendimiento del modelo. Los experimentos de SageMaker proporcionan visualizaciones, como gráficos de dispersión, gráficos de barras e histogramas. Además, el SDK de los experimentos de Sagemaker le permite cargar los datos registrados en su bloc de notas para analizarlos sin conexión.
Cree modelos de forma colaborativa
La colaboración centrada en el equipo dentro de la organización es clave para el éxito de un proyecto de ciencia de datos. Los experimentos de SageMaker están integrados con SageMaker Studio, lo que les permite a los miembros del equipo acceder a la misma información y confirmar que los resultados del experimento sean coherentes, cosa que facilita la colaboración. Utilice la función de búsqueda de SageMaker Studio para encontrar rápidamente experimentos relevantes del pasado.
Reproduzca y audite experimentos de ML
Cuando cambia el rendimiento de un modelo, es necesario comprender la causa raíz del cambio. A veces se desea documentar el proceso de desarrollo del modelo para que pueda reproducirse y probarse fácilmente. Con Experimentos de Sagemaker, puede acceder y reproducir su flujo de trabajo de aprendizaje automático a partir de los experimentos que ha rastreado.
Cómo comenzar
Descubra cómo funciona Experimentos de SageMaker
Obtenga más información sobre la gestión de experimentos, el registro de metadatos y el análisis.