はじめに

この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2020 の 25日目にあたる記事になります。

AWS が開催する re:Invent 2020 で発表された Amazon SageMaker の新機能である Amazon SageMaker Pipelines についての記事です。こちらの記事の続編となります。

定義したパイプラインの送信

前回の記事の要領で定義したパイプラインを SageMaker Studio に表示したいと思います。前回記事のコードに続いて次のコードを実行します。

pipeline.upsert(role_arn=role)

まずは定義したパイプラインが Studio と連携できたか確認します。サイドバーの「Components and registries」から、プルダウンで「Pipeline」を選択すると、、

定義した「AbalonePipeline」が表示されてます。こちらをクリックするとこのパイプラインが開きます。

こちらの「Executions」タブではパイプラインの実行履歴が表示されます。現時点ではまだ未実行のため何もない状態となっています。画面上の「Start an execution」をクリックすることでパイプラインの実行が開始されます。

隣の「Graph」タブでは定義したパイプラインがグラフィカルに表示されます。

「Parameters」タブではパイプラインパラメータとして定義した値がそれぞれ表示されます。

「Settings」タブでは Pipeline Arn や Role Arn の情報が記載されています。「Download pipeline definition file」でパイプライン定義を JSON 形式でダウンロードできます。

「Executions」か「Graph」タブから「Start an execution」をクリックします。実行名などを記載して「Start」をクリックします。

「Executions」タブに遷移して実行成功のメッセージが表示されます。「View details」で実行内容の詳細が確認できます。

実行タブが開いて、現在実行中のプロセスが視覚的にわかるようになっています。「Parameters」「Settings」タブはパイプライン画面のタブと同じ内容となっています。

パイプライン画面で実行経過が記録されます。複数実行時には他のパイプライン実行中の内容も表示されます。

全てのステップの実行が完了しました！

パイプライン画面でもステータスが更新されています。

パイプラインの削除は SageMaker Studio の GUI 上ではなく生成した際にしたノートブックなどで実施します。次の１行で削除が完了します。（※前回の記事のノートブックの続きとして書いています。）

pipeline.delete()

繰り返し利用する機械学習パイプラインを GUI で管理できるようになり、 SageMaker Studio が一段と便利になったように感じます。 re:Invent 2020 では他にもたくさんのアップデートがあったのでキャッチアップしていきたいと思います！