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# Tutoriales de MLflow con cuadernos de Jupyter de ejemplo
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En los siguientes tutoriales se muestra cómo integrar los experimentos de MLflow en los flujos de trabajo de entrenamiento. Para limpiar los recursos creados por un tutorial sobre cuadernos, consulte [Limpie MLflow los recursos](mlflow-cleanup.md). 

Puede ejecutar cuadernos de ejemplo de SageMaker AI utilizando JupyterLab en Studio. Para obtener más información sobre JupyterLab, consulte [JupyterLab guía del usuario](studio-updated-jl-user-guide.md).

Explore los siguientes cuadernos de ejemplo:
+ [SageMaker Training with MLflow](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-mlflow/sagemaker_training_mlflow.html): entrene y registre un modelo Scikit-Learn con SageMaker AI en el modo de script. Aprenda a integrar los experimentos de MLflow en el script de entrenamiento. Para obtener más información sobre el entrenamiento de modelos, consulte [Train a Model with Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html).
+ [SageMaker AI HPO with MLflow](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-mlflow/sagemaker_hpo_mlflow.html): aprenda a realizar un seguimiento del experimento de ML en MLflow con el Ajuste automático de modelos (AMT) de Amazon SageMaker AI y el SDK de Python de SageMaker AI. Cada iteración de entrenamiento se registra como una ejecución dentro del mismo experimento. Para obtener más información sobre la optimización de hiperparámetros (HPO), consulte [Perform Automatic Model Tuning with Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/automatic-model-tuning.html).
+ [SageMaker Pipelines with MLflow](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-mlflow/sagemaker_pipelines_mlflow.html): utilice Canalizaciones de Amazon SageMaker y MLflow para entrenar, evaluar y registrar un modelo. Este cuaderno utiliza el decorador `@step` para crear una canalización de SageMaker AI. Para obtener más información sobre las canalizaciones y el decorador `@step`, consulte [Creación de una canalización con funciones decoradas con `@step`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/pipelines-step-decorator-create-pipeline.html).
+ [Deploy an MLflow Model to SageMaker AI](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-mlflow/sagemaker_deployment_mlflow.html): entrene un modelo de árbol de decisiones mediante SciKit-Learn. A continuación, utilice `ModelBuilder` de Amazon SageMaker AI para implementar el modelo en un punto de conexión de SageMaker y ejecutar la inferencia con el modelo implementado. Para obtener más información acerca de `ModelBuilder`, consulte [Implemente MLflow modelos con `ModelBuilder`](mlflow-track-experiments-model-deployment.md).