翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # Amazon SageMaker ML 系統追跡 **重要** 2023 年 11 月 30 日以降、従来の Amazon SageMaker Studio のエクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「[Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md)」を参照してください。 Studio Classic は既存のワークロードでも維持されていますが、オンボーディングに利用できなくなりました。既存の Studio Classic アプリケーションのみを停止または削除でき、新しいアプリケーションを作成することはできません。[ワークロードを新しい Studio エクスペリエンスに移行](studio-updated-migrate.md)することをお勧めします。 Amazon SageMaker ML 系統追跡は、データ準備からモデルのデプロイまで、機械学習 (ML) ワークフローのステップに関する情報を作成して保存します。追跡情報を使用すると、ワークフローステップの再現、モデルおよびデータセットの系統の追跡、モデルのガバナンスと監査基準の確立を行うことができます。 SageMaker AI のリネージ追跡機能は、バックエンドで動作し、モデルトレーニングワークフローとデプロイワークフローに関連するすべてのメタデータを追跡します。これには、トレーニングジョブ、使用したデータセット、パイプライン、エンドポイント、実際のモデルが含まれます。系統サービスに対していつでもクエリを実行し、モデルのトレーニングに使用された正確なアーティファクトを確認できます。これらのアーティファクトを使用すると、使用した正確なデータセットにアクセスできる限り、同じ機械学習ワークフローを再作成してモデルを再現できます。トライアルコンポーネントは、トレーニングジョブを追跡します。このトライアルコンポーネントには、トレーニングジョブの一部として使用されたすべてのパラメータがあります。ワークフロー全体を再実行する必要がない場合は、トレーニングジョブを再現して同じモデルを派生させることができます。 SageMaker AI リネージ追跡を使用すると、データサイエンティストとモデルビルダーは以下を実行できます。 + モデル検出実験の実行履歴を保持する。 + モデル系統のアーティファクトを追跡してモデルガバナンスを確立し、監査とコンプライアンスの検証を行う。 以下の図は、エンドツーエンドのモデルトレーニングおよびデプロイの ML ワークフローで、Amazon SageMaker AI が自動的に作成するリネージグラフの例を示しています。 ![ワークフローを追跡するために SageMaker AI が作成したリネージエンティティメタデータのグラフ例](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/pipelines/PipelineLineageWorkflow.png) **Topics** + [系統追跡エンティティ](lineage-tracking-entities.md) + [Amazon SageMaker AI 作成の追跡エンティティ](lineage-tracking-auto-creation.md) + [追跡エンティティを手動で作成する](lineage-tracking-manual-creation.md) + [系統エンティティをクエリする](querying-lineage-entities.md) + [クロスアカウントのリネージを追跡する](xaccount-lineage-tracking.md)