[英]How to display metrics and value on SageMaker pipeline UI?
对于内置算法,我参考了官方的“ Define Metrics ”指南(“使用内置算法进行训练”一章)。
问题基本上分两步解决:
在您的脚本(例如,训练脚本)中,您需要记录要拦截的指标。
简单的打印/日志:
print(f"New best val_loss score: {your_metric}")
在管道组件的定义中,您应该设置metric_definitions
参数。
例如在Estimators中。
metric_definitions (list[dict[str, str] or list[dict[str, PipelineVariable]]) – 定义用于评估训练作业的指标的字典列表。 每个字典包含两个键:指标名称的“名称”和用于从日志中提取指标的正则表达式的“正则表达式”。 这应该只为不使用 Amazon 算法的作业定义。
要将其用于上述示例,只需定义:
metric_definitions=[
{'Name': 'val_loss', 'Regex': 'New best val_loss score: ([0-9\.]+)'}
]
PS:请记住,估算器也意味着派生类,例如SKLearn 、 PyTorch等...
此时,在您定义要截取的指标的参考步骤中,您将在SageMaker Studio屏幕中找到最后截取的值的键值对,以及用于监控进度的图表(即使在训练期间)在 cloudwatch 指标中。
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