Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Cuadernos de ejemplo para Experimentos Classic
<a name="experiments-examples"></a>

En los siguientes cuadernos de ejemplo se muestran cómo realizar un seguimiento de las ejecuciones de varios experimentos de entrenamiento de modelos. Puede ver los experimentos resultantes en Studio Classic después de ejecutar los cuadernos. Para ver un tutorial en el que se muestran características adicionales de Studio Classic, consulte [Visita clásica a Amazon SageMaker Studio](gs-studio-end-to-end.md).

## Realice un seguimiento de los experimentos en un entorno de cuaderno
<a name="experiments-tutorials-notebooks"></a>

Para obtener más información sobre el seguimiento de los experimentos en un entorno de cuadernos, consulte los siguientes cuadernos de ejemplo:
+ [Realizar un seguimiento de un experimento mientras forma un modelo de Keras a nivel local](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/keras_experiment.html)
+ [Realizar un seguimiento de un experimento mientras forma un modelo de Pytorch localmente o en su cuaderno](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/pytorch_experiment.html)

## Realiza un seguimiento del sesgo y la explicabilidad de tus experimentos con Clarify SageMaker
<a name="experiments-tutorials-clarify"></a>

Para obtener una step-by-step guía sobre el seguimiento de los sesgos y la explicabilidad de sus experimentos, consulte el siguiente cuaderno de ejemplo:
+ [Imparcialidad y explicabilidad con Clarify SageMaker ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_clarify_integration/tracking_bias_explainability.html)

## Realice un seguimiento de los experimentos para los trabajos SageMaker de formación mediante el modo script
<a name="experiments-tutorials-scripts"></a>

Para obtener más información sobre el seguimiento de los experimentos para los trabajos de SageMaker formación, consulte los siguientes cuadernos de ejemplo:
+ [Realice un experimento de SageMaker IA con Pytorch Distributed Data Parallel (MNIST, clasificación de dígitos manuscritos)](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_distributed_training_experiment.html)
+ [Realiza un seguimiento de un experimento mientras entrenas un modelo de Pytorch con un SageMaker Training Job](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_script_mode_training_job.html)
+ [Entrene a un TensorFlow modelo con un trabajo de SageMaker formación y realice un seguimiento del mismo mediante experimentos SageMaker ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/tensorflow_script_mode_training_job.html)