Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Monitoraggio del lineage di una pipeline In questo tutorial, usi Amazon SageMaker Studio per tracciare la genealogia di una pipeline di Amazon SageMaker AI ML. [La pipeline è stata creata dal notebook [Orchestrating Jobs with Amazon SageMaker Model Building Pipelines nel repository](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-pipelines/tabular/abalone_build_train_deploy/sagemaker-pipelines-preprocess-train-evaluate-batch-transform.html) di esempio Amazon. SageMaker GitHub ](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples) Per informazioni dettagliate sulla creazione della pipeline, consulta [Definizione di una pipeline](define-pipeline.md). Il tracciamento della discendenza in Studio è incentrato su un grafo aciclico orientato (DAG). Il DAG rappresenta le fasi di una pipeline. Dal DAG è possibile tracciare la discendenza da qualsiasi fase a qualsiasi altra fase. Il diagramma seguente mostra le fasi della pipeline. Queste fasi vengono visualizzate come un DAG in Studio. ![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/yosemite/pipeline-tutorial-steps.png) Per tracciare la genealogia di una pipeline nella console Amazon SageMaker Studio, completa i seguenti passaggi a seconda che utilizzi Studio o Studio Classic. ------ #### [ Studio ] **Per tracciare la discendenza di una pipeline** 1. Apri la console SageMaker Studio seguendo le istruzioni in [Launch Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html). 1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona **Pipeline**. 1. (Facoltativo) Per filtrare l’elenco delle pipeline per nome, digita il nome completo o parziale di una pipeline nel campo di ricerca. 1. Seleziona il nome di una pipeline nella colonna **Nome** per visualizzarne i dettagli. 1. Scegli la scheda **Esecuzioni**. 1. Nella colonna **Nome** della tabella **Esecuzioni**, seleziona il nome di un’esecuzione della pipeline da visualizzare. 1. In alto a destra nella pagina **Esecuzioni**, scegli l’icona con tre puntini verticali, quindi seleziona **Scarica la definizione della pipeline (JSON)**. È possibile visualizzare il file per vedere come è stato definito il grafico della pipeline. 1. Scegli **Modifica** per aprire Pipeline Designer. 1. Utilizzate i controlli di ridimensionamento e zoom nell’angolo in alto a destra del canvas per ingrandire e ridurre il grafo, adattarlo allo schermo o visualizzarlo a schermo intero. 1. Per visualizzare i set di dati di addestramento, convalida e test, procedi come descritto di seguito: 1. Scegli la fase di elaborazione nel grafo della pipeline. 1. Nella barra laterale destra, scegli la scheda **Panoramica**. 1. Trova i percorsi Amazon S3 per i set di dati di addestramento, convalida e test nella sezione **File**. 1. Per visualizzare gli artefatti del modello, completa le seguenti fasi: 1. Scegli la fase di addestramento nel grafo della pipeline. 1. Nella barra laterale destra, scegli la scheda **Panoramica**. 1. Nella sezione **File**, trova i percorsi di Amazon S3 per l’artefatto del modello. 1. Per trovare l’ARN del pacchetto di modelli, procedi come descritto di seguito: 1. Scegli la fase Registrazione di un modello. 1. Nella barra laterale destra, scegli la scheda **Panoramica**. 1. Nella sezione **File**, trova l’ARN del pacchetto di modelli. ------ #### [ Studio Classic ] **Per tracciare la discendenza di una pipeline** 1. Accedi ad Amazon SageMaker Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta [Launch Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launch.html). 1. Nella barra laterale sinistra di Studio, scegli l'icona **Home** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png)). 1. Nel menu, seleziona **Pipeline**. 1. Utilizza la casella di **ricerca** per filtrare l'elenco delle pipeline. 1. Scegli la pipeline `AbalonePipeline` per visualizzare l’elenco di esecuzioni e altri dettagli sulla pipeline. 1. Seleziona l’icona **Controllo proprietà** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/gears.png)) nella barra laterale destra per aprire il riquadro **TABLE PROPERTIES**, dove puoi scegliere quali proprietà visualizzare. 1. Seleziona la scheda **Impostazioni**, quindi scegli **Scarica file di definizione della pipeline**. È possibile visualizzare il file per vedere come è stato definito il grafico della pipeline. 1. Nella scheda **Esecuzione**, seleziona la prima riga dell’elenco di esecuzioni per visualizzarne il grafo di esecuzione e altri dettagli sull’esecuzione. Ricorda che il grafico corrisponde al diagramma visualizzato all'inizio del tutorial. Utilizza le icone di ridimensionamento nella parte inferiore destra del grafo per ingrandire e ridurre il grafo, adattarlo allo schermo o visualizzarlo a schermo intero. Per concentrarti su una parte specifica del grafo, puoi selezionare un’area vuota del grafo e trascinare il grafico al centro dell’area. L'inserto nella parte inferiore destra del grafico mostra la tua posizione all'interno del grafico. ![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/yosemite/pipeline-tutorial-execution-graph.png) 1. Nella scheda **Grafico**, scegli la fase `AbaloneProcess` per visualizzarne i dettagli. 1. Trova i percorsi Amazon S3 per i set di dati di addestramento, convalida e test nella scheda **Output**, da **File**. **Nota** Per visualizzare i percorsi completi, fai clic con il pulsante destro del mouse sul percorso, quindi scegli **Copia il contenuto della cella**. ``` s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/train s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/validation s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/test ``` 1. Scegli la fase `AbaloneTrain`. 1. Trova il percorso Amazon S3 verso l'artefatto del modello nella scheda **Output**, da **File**: ``` s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/AbaloneTrain/pipelines-6locnsqz4bfu-AbaloneTrain-NtfEpI0Ahu/output/model.tar.gz ``` 1. Scegli la fase `AbaloneRegisterModel`. 1. Trova l'ARN del pacchetto di modelli nella scheda **Output**, da **File**: ``` arn:aws:sagemaker:eu-west-1:acct-id:model-package/abalonemodelpackagegroupname/2 ``` ------