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# Beispiel-Notebooks für Experiments Classic
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In den folgenden Beispiel-Notebooks wird gezeigt, wie Sie die Durchläufe verschiedener Modelltrainingsexperimente verfolgen können. Sie können sich die Ergebnisse der Experimente in Studio Classic ansehen, nachdem Sie die Notebooks ausgeführt haben. Ein Tutorial, das weitere Funktionen von Studio Classic zeigt, finden Sie unter [Klassische Tour durch Amazon SageMaker Studio](gs-studio-end-to-end.md).

## Verfolgen Sie Experimente in einer Notebook-Umgebung
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Weitere Informationen zur Nachverfolgung von Experimenten in einer Notebook-Umgebung finden Sie in den folgenden Beispiel-Notebooks:
+ [Verfolgen Sie ein Experiment, während Sie ein Keras-Modell lokal trainieren](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/keras_experiment.html)
+ [Verfolgen Sie ein Experiment, während Sie ein Pytorch-Modell lokal oder in Ihrem Notebook trainieren](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/pytorch_experiment.html)

## Verfolge Verzerrungen und Erklärbarkeit deiner Experimente mit Clarify SageMaker
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Eine step-by-step Anleitung zur Erfassung von Verzerrungen und zur Erklärbarkeit Ihrer Experimente finden Sie im folgenden Beispielnotizbuch:
+ [Fairness und Erklärbarkeit mit Clarify SageMaker ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_clarify_integration/tracking_bias_explainability.html)

## Verfolge Experimente für SageMaker Trainingsjobs im Skriptmodus
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Weitere Informationen zur Nachverfolgung von Experimenten für SageMaker Trainingsjobs finden Sie in den folgenden Beispielnotizbüchern:
+ [Führen Sie ein SageMaker KI-Experiment mit Pytorch Distributed Data Parallel — MNIST Handwritten Digits Classification durch](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_distributed_training_experiment.html)
+ [Verfolgen Sie ein Experiment, während Sie ein Pytorch-Modell mit einem SageMaker Trainingsjob trainieren](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_script_mode_training_job.html)
+ [Trainieren Sie ein TensorFlow Modell mit einem SageMaker Trainingsjob und verfolgen Sie es mithilfe von Experimenten SageMaker ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/tensorflow_script_mode_training_job.html)