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Tutoriais do MLflow usando os cadernos Jupyter de exemplo
Os tutoriais a seguir demonstram como integrar os experimentos MLflow aos seus fluxos de trabalho do treinamento. Para limpar os recursos que você criou por um tutorial de caderno, consulte Limpar os recursos do MLflow.
Você pode executar notebooks de exemplo de SageMaker IA usando JupyterLab no Studio. Para obter mais informações sobre JupyterLab, consulte JupyterLab guia do usuário.
Explore os seguintes cadernos de exemplo:
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SageMaker Treinamento com MLflow
— Treine e registre um Scikit-Learn modelo usando SageMaker IA no modo script. Saiba como integrar os experimentos do MLflow no script de treinamento. Para obter mais informações sobre treinamento de modelos, consulte Treinar um modelo com a Amazon SageMaker AI. -
SageMaker AI HPO com MLFlow
— Saiba como monitorar seu experimento de ML no MLFlow com o ajuste automático de modelos (AMT) de SageMaker IA da Amazon e o SDK de IA. SageMaker Python Cada iteração de treinamento é registrada como uma execução dentro do mesmo experimento. Para obter mais informações sobre otimização de hiperparâmetros (HPO), consulte Executar ajuste automático de modelos com a Amazon SageMaker AI. -
SageMaker Pipelines com MLFlow
— Use o Amazon SageMaker Pipelines e o MLflow para treinar, avaliar e registrar um modelo. Este notebook usa o @stepdecorador para criar um pipeline de SageMaker IA. Para obter mais informações sobre pipelines e o decorador@step, consulte Criar um pipeline com funções decoradas com@step. -
Implemente um modelo MLflow para SageMaker IA
— Treine um modelo de árvore de decisão usando o. SciKit-Learn Em seguida, use o Amazon SageMaker AI ModelBuilderpara implantar o modelo em um endpoint de SageMaker IA e executar inferência usando o modelo implantado. Para saber mais sobre oModelBuilder, consulte Implantar modelos MLflow com ModelBuilder.
