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# 엔터티에 대한 소개
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Amazon SageMaker AI는 SageMaker AI 작업, 모델, 모델 패키지 및 엔드포인트(데이터를 사용할 수 있는 경우)에 대한 추적 엔터티를 자동으로 생성합니다. 기본 워크플로의 경우 데이터세트를 사용하여 모델을 훈련한다고 가정해 보겠습니다. SageMaker AI는 다음 세 가지 엔터티가 포함된 계보 그래프를 자동으로 생성합니다.
+ **데이터세트**: 아티팩트의 일종으로, URI 주소 지정 가능 객체 또는 데이터를 나타내는 엔터티입니다. 아티팩트는 일반적으로 시도 구성 요소나 작업에 대한 입력 또는 출력입니다.
+ **TrainingJob**: 일종의 시도 구성 요소로, 처리, 훈련 및 변환 작업을 나타내는 엔터티입니다.
+ **모델**: 또 다른 유형의 아티팩트. **데이터세트** 아티팩트와 마찬가지로 **모델**은 URI 주소 지정이 가능한 객체입니다. 이 경우에는 **TrainingJob** 시도 구성 요소의 결과입니다.

워크플로에 데이터 전처리 또는 후처리와 같은 단계를 추가하거나, 모델을 엔드포인트에 배포하거나, 모델 패키지에 모델을 포함하는 경우 등 다양한 방법으로 모델 계보 그래프가 빠르게 확장됩니다. SageMaker AI 엔터티의 전체 목록은 [Amazon SageMaker ML 계보 추적](lineage-tracking.md) 섹션을 참조하세요.

## 엔터티 속성
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그래프의 각 노드에는 엔터티 유형이 표시되지만 엔터티 유형 오른쪽에 있는 세로 줄임표를 선택하여 워크플로와 관련된 특정 세부 정보를 볼 수 있습니다. 이전 베어본 계보 그래프에서는 **데이터세트** 옆의 세로 줄임표를 선택하여 다음 속성(모든 아티팩트 엔터티에 공통)에 대한 특정 값을 볼 수 있습니다.
+ **이름**: 데이터세트 이름입니다.
+ **소스 URI**: 데이터세트의 Amazon S3 위치입니다.

`TrainingJob` 엔터티의 경우 다음 속성(모든 `TrialComponent`엔터티에 공통)의 특정 값을 볼 수 있습니다.
+ **이름**: 훈련 작업의 이름입니다.
+ **작업 ARN**: 훈련 작업의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.

**모델** 엔터티의 경우 둘 다 아티팩트 엔터티이므로 **데이터세트**에 나열된 것과 동일한 속성이 표시됩니다. 엔터티 및 관련 속성 목록은 [계보 추적 엔터티](lineage-tracking-entities.md)섹션을 참조하세요.

## 엔터티 쿼리
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Amazon SageMaker AI는 계보 엔터티를 사용할 때 자동으로 계보 엔터티의 그래프를 생성합니다. 그러나 실험을 여러 번 반복하고 모든 계보 그래프를 보고 싶지 않은 경우 AWS SDK는 모든 워크플로에서 쿼리를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 엔드포인트를 사용하는 모든 처리 작업에 대해 계보 엔터티를 쿼리할 수 있습니다. 또는 아티팩트를 사용하는 모든 다운스트림 트레일을 볼 수 있습니다. 수행할 수 있는 모든 쿼리 목록은 [계보 엔터티 쿼리](querying-lineage-entities.md)섹션을 참조하세요.