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# Calcolo di base, rilevamento della deriva e ciclo di vita con e ClarifyCheck fasi QualityCheck in Amazon Pipelines SageMaker
L'argomento seguente illustra come le linee di base e le versioni del modello si evolvono in Amazon SageMaker Pipelines quando si utilizzano i passaggi e. [`ClarifyCheck`](build-and-manage-steps-types.md#step-type-clarify-check) [`QualityCheck`](build-and-manage-steps-types.md#step-type-quality-check)
Per la fase `ClarifyCheck`, una baseline è un singolo file che si trova nelle proprietà della fase con il suffisso `constraints`. Per la fase `QualityCheck`, una baseline è una combinazione di due file che si trovano nelle proprietà della fase: uno con il suffisso `statistics` e l'altro con il suffisso `constraints`. Negli argomenti seguenti vengono illustrate queste proprietà con un prefisso che descrive come vengono utilizzate, influendo sul comportamento delle baseline e sul ciclo di vita in queste due fasi della pipeline. Ad esempio, la fase `ClarifyCheck` calcola e assegna sempre le nuove baseline nella proprietà `CalculatedBaselineConstraints` e la fase `QualityCheck` fa lo stesso nelle proprietà `CalculatedBaselineConstraints` e `CalculatedBaselineStatistics`.
## Calcolo di base, registrazione e fasi ClarifyCheck QualityCheck
Entrambe le fasi `ClarifyCheck` e `QualityCheck` calcolano sempre le nuove baseline in base agli input delle fasi attraverso l'esecuzione del processo di elaborazione sottostante. È possibile accedere a queste baseline appena calcolate tramite le proprietà con il prefisso `CalculatedBaseline`. È possibile registrare queste proprietà come `ModelMetrics` del pacchetto del modello in [Fase del modello](build-and-manage-steps-types.md#step-type-model). Questo pacchetto del modello può essere registrato con 5 diverse baseline. È possibile registrarlo con uno per ogni tipo di controllo: bias nei dati, bias nel modello e spiegabilità del modello dall'esecuzione della fase `ClarifyCheck` e qualità del modello e qualità dei dati dall'esecuzione della fase `QualityCheck`. Il parametro `register_new_baseline` determina il valore impostato nelle proprietà con il prefisso `BaselineUsedForDriftCheck` dopo l'esecuzione di una fase.
La seguente tabella dei potenziali casi d'uso mostra i diversi comportamenti derivanti dai parametri delle fasi che è possibile impostare per le fasi `ClarifyCheck` e `QualityCheck`:
| Possibile caso d'uso da prendere in considerazione per la selezione di questa configurazione | `skip_check` / `register_new_baseline` | La fase esegue un controllo della deviazione? | Valore della proprietà di fase `CalculatedBaseline` | Valore della proprietà di fase `BaselineUsedForDriftCheck` |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Stai effettuando una riqualificazione regolare con i controlli abilitati per ottenere una nuova versione del modello, ma *desideri mantenere le baseline precedenti* come `DriftCheckBaselines` nel registro dei modelli per la nuova versione del modello. | False/ False | Il controllo della deviazione viene eseguito in base alle baseline esistenti | Nuove baseline calcolate eseguendo la fase | Baseline basata sull'ultimo modello approvato nel registro dei modelli o sulla baseline fornita come parametro di fase |
| Stai effettuando una riqualificazione regolare con i controlli abilitati per ottenere una nuova versione del modello, ma *desideri aggiornare `DriftCheckBaselines` con le baseline appena calcolate nel registro dei modelli* per la nuova versione del modello. | False/ True | Il controllo della deviazione viene eseguito in base alle baseline esistenti | Nuove baseline calcolate eseguendo la fase | Baseline appena calcolata eseguendo la fase (valore della proprietà CalculatedBaseline) |
| Stai avviando la pipeline per riqualificare una nuova versione del modello perché Amazon SageMaker Model Monitor ha rilevato una violazione su un endpoint per un particolare tipo di controllo e desideri *saltare questo tipo di controllo rispetto alla baseline precedente, ma riprendere la baseline precedente come `DriftCheckBaselines` nel registro dei modelli per la tua nuova versione del modello*. | True/ False | Nessun controllo di deviazione | Nuove baseline calcolate eseguendo | Baseline basata sull'ultimo modello approvato nel registro dei modelli o sulla baseline fornita come parametro di fase |
| Questo succede nei seguenti casi: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/pipelines-quality-clarify-baseline-lifecycle.html) | True/ True | Nessun controllo di deviazione | Nuove baseline calcolate eseguendo la fase | Baseline appena calcolata eseguendo la fase (valore della proprietà CalculatedBaseline) |
**Nota**
Se utilizzi la notazione scientifica nel vincolo, devi convertirlo in valore con virgola mobile. Per un esempio di script di preelaborazione su come eseguire questa operazione, consulta [Creazione di una baseline di qualità del modello](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-model-quality-baseline.html).
Quando si registra un modello con [Fase del modello](build-and-manage-steps-types.md#step-type-model), è possibile registrare la proprietà `BaselineUsedForDriftCheck` come `DriftCheckBaselines`. Questi file di baseline possono quindi essere utilizzati da Model Monitor per i controlli di qualità dei modelli e dei dati. Inoltre, queste linee di base possono essere utilizzate anche nella `QualityCheck` fase ClarifyCheckStep e per confrontare i modelli appena addestrati con i modelli esistenti registrati nel registro dei modelli per future esecuzioni della pipeline.
## Rilevamento della deriva rispetto alle baseline precedenti in Pipelines
Nel caso della fase `QualityCheck`, quando si avvia la pipeline per la riqualificazione regolare per ottenere una nuova versione del modello, è preferibile non eseguire la fase di addestramento se la qualità dei dati e il bias nei dati presentano [Schema per violazioni (file constraint\$1violations.json)](model-monitor-interpreting-violations.md) nelle baseline della precedente versione del modello approvata. Inoltre, potresti non voler registrare la versione del modello appena addestrata se la qualità del modello, il bias del modello o la spiegabilità del modello violano la baseline registrata della precedente versione del modello approvata durante l'esecuzione della fase `ClarifyCheck`. In questi casi, è possibile abilitare i controlli desiderati impostando la proprietà `skip_check` della fase di controllo corrispondente su `False`. Se viene rilevata una violazione rispetto alle baseline precedenti, le fasi `ClarifyCheck` e `QualityCheck` non riescono. Il processo di pipeline quindi non procede in modo che il modello che devia dalla baseline non venga registrato. Le fasi `ClarifyCheck` e `QualityCheck` sono in grado di ottenere le `DriftCheckBaselines` dell'ultima versione approvata del modello di un determinato gruppo di pacchetti di modelli per fare un confronto. Le baseline precedenti possono anche essere fornite direttamente tramite `supplied_baseline_constraints` (in aggiunta a `supplied_baseline_statistics` se si tratta di una fase `QualityCheck`) e hanno sempre la priorità rispetto a qualsiasi baseline estratta dal gruppo di pacchetti di modelli.
## Ciclo di vita ed evoluzione della baseline e delle versioni del modello con Pipelines
Impostando `register_new_baseline` delle fasi `ClarifyCheck` e `QualityCheck` su `False`, la baseline precedente è accessibile tramite il prefisso della proprietà di fase `BaselineUsedForDriftCheck`. È quindi possibile registrare queste baseline come `DriftCheckBaselines` nella nuova versione del modello quando si registra un modello con [Fase del modello](build-and-manage-steps-types.md#step-type-model). Una volta approvata questa nuova versione del modello nel registro dei modelli, la `DriftCheckBaseline` in questa versione del modello diventa disponibile per le fasi `ClarifyCheck` e `QualityCheck` del prossimo processo di pipeline. Se si desidera aggiornare la baseline di un determinato tipo di controllo per le versioni future del modello, è possibile impostare `register_new_baseline` su `True` in modo che le proprietà con prefisso `BaselineUsedForDriftCheck` diventino la nuova baseline calcolata. In questo modo, è possibile conservare le baseline preferite per un modello addestrato in futuro o aggiornare le baseline per i controlli di deviazione quando necessario, gestendo l'evoluzione e il ciclo di vita della baseline durante le iterazioni di addestramento del modello.
Il diagramma seguente illustra una model-version-centric panoramica dell'evoluzione e del ciclo di vita di base.
![\[Una model-version-centric panoramica dell'evoluzione e del ciclo di vita di base.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/pipelines/Baseline-Lifecycle.png)