Publié le: Dec 16, 2022
Amazon SageMaker Experiments prend désormais en charge le suivi et l'analyse des expériences de machine learning effectuées dans n'importe quel IDE (par exemple, SageMaker Studio, JupyterHub) ou code exécutable (par exemple, blocs-notes locaux, scripts) à l'aide du SDK SageMaker Python ou de Boto3. Vous pouvez suivre les entrées, les paramètres, les configurations et les résultats de vos itérations d'entraînement de machine learning. Vous avez la possibilité d'attribuer, de regrouper et d'organiser ces itérations dans des expériences.
Grâce à SageMaker Experiments, vous pouvez commencer à organiser, à suivre et à analyser vos expériences de machine learning à partir de votre environnement local. SageMaker Experiments suit toutes les étapes et tous les artefacts impliqués dans la création d'un modèle. Le suivi des expériences vous permet d'identifier des combinaisons efficaces de paramètres et de configurations pour optimiser les performances de votre modèle. De plus, vous pouvez garantir la fiabilité et la reproductibilité des modèles développés en les recréant à partir d'expériences suivies. Cela s'avère utile pour résoudre des problèmes de production ou pour vérifier la conformité de vos modèles.
SageMaker Experiments s'intègre à SageMaker Studio, offrant une interface visuelle vous permettant de parcourir vos expériences actives et passées, de comparer les exécutions sur des métriques de performance clés et d'identifier les modèles les plus performants. Vous pouvez créer des graphiques tels que des graphiques linéaires, des nuages de points, des graphiques en barres et des histogrammes pour analyser les résultats de vos expériences enregistrés. SageMaker Studio permet aux membres d'une équipe d'accéder aux mêmes informations et de confirmer que les résultats des expériences sont cohérents, ce qui facilite la collaboration. Vous pouvez également utiliser SageMaker Experiments pour exporter des visualisations d'exécution, puis partager des évaluations de modèles avec vos parties prenantes.
Vous n'êtes facturé que pour l'ingestion, l'extraction et le stockage des enregistrements de métriques. Dans le cadre de l'offre gratuite d'AWS, vous pouvez faire vos premiers pas avec SageMaker Experiments gratuitement. Pour en savoir plus, consultez la page Tarification Amazon SageMaker.
SageMaker Experiments est disponible de manière générale dans toutes les régions commerciales AWS où SageMaker Studio est disponible, à l'exception de la Chine. Pour faire vos premiers pas, mettez à jour SageMaker Studio vers la dernière version et créez une expérience. Pour en savoir plus, consultez la page produit SageMaker Experiments et le Blog AWS Machine Learning.