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# SageMaker Experiências da Amazon no Studio Classic
**Importante**
O rastreamento de SageMaker experimentos usando o SDK Experiments Python só está disponível no Studio Classic. Recomendamos usar a nova experiência do Studio e criar experimentos usando as mais recentes integrações de SageMaker IA com o. MLflow Não há integração de MLflow interface de usuário com o Studio Classic. Se quiser usar MLflow com o Studio, você deve iniciar a MLflow interface do usuário usando AWS CLI o. Para obter mais informações, consulte [Iniciar a interface do usuário do MLflow com o uso da AWS CLI](mlflow-launch-ui.md#mlflow-launch-ui-cli).
O Amazon SageMaker Experiments Classic é um recurso da Amazon SageMaker AI que permite criar, gerenciar, analisar e comparar seus experimentos de aprendizado de máquina no Studio Classic. Use SageMaker Experimentos para visualizar, gerenciar, analisar e comparar tanto os experimentos personalizados que você cria programaticamente quanto os experimentos criados automaticamente a partir de trabalhos de SageMaker IA.
O Experiments Classic rastreia automaticamente as entradas, os parâmetros, as configurações e os resultados das iterações como *execuções*. Você pode atribuir, agrupar e organizar esses ensaios em *experimentos*. SageMaker O Experiments é integrado ao Amazon SageMaker Studio Classic, fornecendo uma interface visual para pesquisar seus experimentos ativos e anteriores, comparar execuções nas principais métricas de desempenho e identificar os modelos com melhor desempenho. SageMaker Os experimentos rastreiam todas as etapas e artefatos envolvidos na criação de um modelo, e você pode revisitar rapidamente as origens de um modelo ao solucionar problemas na produção ou auditar seus modelos para verificações de conformidade.
## Migre do Experiments Classic para o Amazon SageMaker AI com MLflow
Os experimentos anteriores criados com o Experiments Classic ainda estão disponíveis para visualização no Studio Classic. Se quiser manter e usar o código do experimento anterior com MLflow, você deve atualizar seu código de treinamento para usar o MLflow SDK e executar os experimentos de treinamento novamente. Para obter mais informações sobre como começar a usar o MLflow SDK e o AWS MLflow plug-in, consulte[MLflow Integre-se ao seu ambiente](mlflow-track-experiments.md).
# Cadernos de exemplos para Experiments Classic
Os tutoriais a seguir demonstram como monitorar as execuções de vários experimentos do treinamento de modelos. Você pode visualizar os experimentos resultantes no Studio depois de executar os cadernos. Para visualizar um tutorial que mostra atributos adicionais do Studio Classic, consulte [Tour clássico do Amazon SageMaker Studio](gs-studio-end-to-end.md).
## Monitore experimentos em um ambiente de caderno
Para saber mais sobre o rastreamento de experimentos em um ambiente de caderno, consulte os seguintes exemplos de cadernos:
+ [Acompanhe um experimento enquanto treina um modelo Keras localmente](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/keras_experiment.html)
+ [Acompanhe um experimento enquanto treina um modelo PyTorch localmente ou em seu caderno](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/pytorch_experiment.html)
## Monitore o viés e a explicabilidade de seus experimentos com o Clarify SageMaker
Para obter um step-by-step guia sobre o viés de rastreamento e a explicabilidade de seus experimentos, consulte o seguinte exemplo de caderno:
+ [Justiça e explicabilidade com o Clarify SageMaker ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_clarify_integration/tracking_bias_explainability.html)
## Monitore experimentos para trabalhos SageMaker de treinamento usando o modo script
Para obter mais informações sobre o rastreamento de experimentos para trabalhos SageMaker de treinamento, consulte os seguintes exemplos de cadernos:
+ [Execute um experimento de SageMaker IA com Pytorch Distributed Data Parallel - Classificação de dígitos manuscritos MNIST](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_distributed_training_experiment.html)
+ [Acompanhe um experimento enquanto treina um modelo Pytorch com um SageMaker Training Job](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_script_mode_training_job.html)
+ [Treine um TensorFlow modelo com um trabalho SageMaker de treinamento e acompanhe-o usando SageMaker Experimentos](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/tensorflow_script_mode_training_job.html)
# Visualizar experimentos e execuções
O Amazon SageMaker Studio Classic fornece um navegador de experimentos que você pode usar para visualizar listas de experimentos e execuções. Você pode escolher uma dessas entidades para visualizar informações detalhadas sobre a entidade ou escolher várias entidades para comparação. Você pode filtrar a lista de experimentos por nome, tipo e tags da entidade.
**Veja experimentos e execuções**
1. Para visualizar o experimento no Studio Classic, na barra lateral esquerda, escolha **Experimentos**.
Selecione o nome do experimento para visualizar todas as execuções associadas. Você pode pesquisar experimentos digitando diretamente na barra de **Pesquisa** ou filtrando por tipo de experimento. Você também pode escolher quais colunas serão exibidas na sua lista de experimentos ou execuções.
Pode levar um momento para que a lista seja atualizada e exiba um novo experimento ou execução de experimento. Você pode clicar em **Atualizar** para atualizar a página. Sua lista de experimentos deve ser semelhante à seguinte:
![\[Uma lista de experimentos na interface de usuário de SageMaker experimentos\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/experiments-classic/experiments-overview.png)
1. Na lista de experimentos, clique duas vezes em um experimento para exibir uma lista das execuções no experimento.
**nota**
As execuções de experimentos criadas automaticamente por tarefas e contêineres de SageMaker IA são visíveis na interface do usuário do Experiments Studio Classic por padrão. Para ocultar execuções criadas por trabalhos de SageMaker IA para um determinado experimento, escolha o ícone de configurações (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/icons/Settings_squid.png)) e ative **Mostrar** trabalhos.
![\[Uma lista de experimentos executados na interface do usuário SageMaker Experiments\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/experiments-classic/experiments-runs-overview.png)
1. Clique duas vezes em uma execução para exibir informações sobre uma execução específica.
No painel **Visão geral**, escolha qualquer um dos títulos a seguir para ver as informações disponíveis sobre cada execução:
+ **Métricas** - Métricas que são registradas por uma execução.
+ **Gráficos**: Crie seus próprios gráficos para comparar corridas.
+ **Artefatos de saída**: Quaisquer artefatos resultantes da execução do experimento e da localização dos artefatos no Amazon S3.
+ **Relatórios de predisposição**: relatórios de predisposição pré ou pós-treinamento gerados usando o Clarify.
+ **Explicabilidade**: Relatórios de explicabilidade gerados usando o Clarify.
+ **Depuração** - Uma lista de regras do depurador e quaisquer problemas encontrados.