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# Amazon SageMaker Experiments 整合
<a name="pipelines-experiments"></a>

Amazon SageMaker Pipelines 已與 Amazon SageMaker Experiments 緊密整合。依預設，當 Pipelines 建立並執行管道時，如果下列 SageMaker Experiments 實體不存在，系統也會建立這些實體：
+ 管道實驗
+ 每次執行管道的執行群組
+ 針對在管道執行步驟中建立的每個 SageMaker AI 任務，新增至執行群組的執行

您可以跨多個管道執行比較模型訓練準確度等指標，就像比較 SageMaker AI 模型訓練實驗中多個執行群組的指標一樣。

下列範例顯示 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) 中 [管道](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/v2.41.0/src/sagemaker/workflow/pipeline.py) 類別的相關參數。

```
Pipeline(
    name="MyPipeline",
    parameters=[...],
    pipeline_experiment_config=PipelineExperimentConfig(
      ExecutionVariables.PIPELINE_NAME,
      ExecutionVariables.PIPELINE_EXECUTION_ID
    ),
    steps=[...]
)
```

如果您不想為管道建立實驗和執行群組，請將 `pipeline_experiment_config` 設定為 `None`。

**注意**  
Amazon SageMaker Python SDK v2.41.0 中引入了實驗整合功能。

系統會根據您為 `pipeline_experiment_config` 的 `ExperimentName` 和 `TrialName` 參數指定的內容，適用下列命名規則：
+ 如果未指定 `ExperimentName`，管道 `name` 將用於實驗名稱。

  如果指定了 `ExperimentName`，系統會將此參數用作實驗名稱。如果存在具有此名稱的實驗，則管道建立的執行群組會新增至現有實驗。如果不存在具有該名稱的實驗，系統會建立新實驗。
+ 如果未指定 `TrialName`，系統會將管道執行 ID 用作執行群組名稱。

  如果指定了 `TrialName`，則此參數將用於執行群組名稱。如果存在具有該名稱的執行群組，則管道建立的執行會新增至現有執行群組。如果不存在具有該名稱的執行群組，系統則會建立新執行群組。

**注意**  
刪除建立實體的管道時，不會刪除實驗實體。您可以透過 SageMaker Experiments API 來刪除實體。

如需如何查看與管道關聯的 SageMaker AI Experiment 實體的相關資訊，請參閱[從管道中存取實驗資料](pipelines-studio-experiments.md)。如需有關 SageMaker Experiments 的詳細資訊，請參閱[Studio Classic 中的 Amazon SageMaker Experiments](experiments.md)。

以下章節展示先前規則的範例，以及它們在管道定義檔案中的表示方式。如需有關管道定義檔案的詳細資訊，請參閱[管道概觀](pipelines-overview.md)。

**Topics**
+ [預設行為](pipelines-experiments-default.md)
+ [停用 Experiments 整合](pipelines-experiments-none.md)
+ [指定自訂實驗名稱](pipelines-experiments-custom-experiment.md)
+ [指定自訂執行群組名稱](pipelines-experiments-custom-trial.md)