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# パイプラインのリネージを追跡する
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このチュートリアルでは、Amazon SageMaker Studio を使用して、Amazon SageMaker AI ML パイプラインのリネージを追跡します。

パイプラインは [Amazon SageMaker example GitHub repository](https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples) の [Orchestrating Jobs with Amazon SageMaker Model Building Pipelines](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-pipelines/tabular/abalone_build_train_deploy/sagemaker-pipelines-preprocess-train-evaluate-batch-transform.html) ノートブックで作成されたものです。パイプラインの作成方法の詳細については、「[パイプラインを定義する](define-pipeline.md)」を参照してください。

Studio での系統追跡は、Directed Acyclic Graph (DAG) を中心に実施されます。DAG は、パイプラインのステップを表します。DAG では、任意のステップから別のステップまでの系統を追跡できます。以下の図は、パイプラインのステップを示しています。これらのステップは Studio では DAG として表示されます。

![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/yosemite/pipeline-tutorial-steps.png)


Amazon SageMaker Studio コンソールでパイプラインのリネージを追跡するには、Studio と Studio Classic のどちらを使用しているかに応じて、以下の手順を実行します。

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#### [ Studio ]

**パイプラインの系統を追跡するには**

1. 「[Launch Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html)」の手順に従って、SageMaker Studio コンソールを開きます。

1. 左側のナビゲーションペインで、**[パイプライン]** を選択します。

1. (オプション) パイプラインのリストを名前でフィルタリングするには、検索フィールドにパイプライン名全体または一部を入力します。

1. **[名前]** 列でパイプライン名を選択して、パイプラインの詳細を表示します。

1. **[実行]** タブをクリックします。

1. **[実行]** テーブルの **[名前]** 列で、表示するパイプライン実行名を選択します。

1. **[実行]** ページの右上で、縦三点リーダーをクリックして、**[パイプライン定義のダウンロード (JSON)]** を選択します。ファイルを表示すると、パイプラインのグラフの定義を確認できます。

1. **[編集]** をクリックして Pipeline Designer を開きます。

1. キャンバスの右上隅にあるサイズ変更コントロールとズームコントロールを使用して、グラフを拡大したり縮小したり、画面に合わせてグラフのサイズを調整したり、グラフを全画面に拡大したりできます。

1. トレーニング、検証、テストデータセットを表示するには、次の手順を実行します。

   1. パイプライングラフで処理ステップを選択します。

   1. 右側のサイドバーで、**[概要]** タブをクリックします。

   1. トレーニング、検証、テスト データセットへの Amazon S3 パスは、**[ファイル]** セクションで提供されています。

1. モデルのアーティファクトを表示するには、次の手順を実行します。

   1. パイプライングラフでトレーニングステップを選択します。

   1. 右側のサイドバーで、**[概要]** タブをクリックします。

   1. **[ファイル]** セクションで、モデルアーティファクトへの Amazon S3 パスを検索します。

1. モデルパッケージ ARN を検索するには、次の手順を実行します。

   1. モデル登録ステップを選択します。

   1. 右側のサイドバーで、**[概要]** タブをクリックします。

   1. **[ファイル]** セクションで、モデルパッケージの ARN を検索します。

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#### [ Studio Classic ]

**パイプラインの系統を追跡するには**

1. Amazon SageMaker Studio Classic にサインインします。詳細については、「[Launch Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launch.html)」を参照してください。

1. Studio の左側のサイドバーで **[ホーム]** アイコン (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png)) を選択します。

1. メニューで **[パイプライン]** を選択します。

1. **[Search]** (検索) ボックスを使用して、パイプラインリストをフィルタリングします。

1. `AbalonePipeline` パイプラインを選択して、実行リストとパイプラインに関するその他の詳細を表示します。

1. 右側のサイドバーにある **[Property Inspector]** アイコン (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/gears.png)) をクリックすると、**[テーブルプロパティ]** ペインが開き、表示するプロパティを選択できます。

1. **[Settings]** (設定) タブを選択し、**[Download pipeline definition file]** (パイプライン定義ファイルをダウンロード) を選択します。ファイルを表示すると、パイプラインのグラフの定義を確認できます。

1. **[実行]** タブで、実行リストの最初の行を選択して、その実行グラフと実行に関するその他の詳細を表示します。グラフは、チュートリアルの最初に表示される図と同じものです。

   グラフの右下にあるサイズ変更アイコンを使用して、グラフを拡大したり縮小したり、グラフを画面に合わせて、グラフを全画面に拡大したりできます。グラフの特定の部分に焦点を合わせるには、グラフの空白領域を選択して、グラフがその領域の中心にくるようにドラッグします。グラフの右下のインセットには、グラフ内の現在の位置が表示されます。  
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/yosemite/pipeline-tutorial-execution-graph.png)

1. **[Graph]** (グラフ) タブで `AbaloneProcess` ステップをクリックして、ステップの詳細を表示します。

1. トレーニング、検証、テストデータセットへの Amazon S3 パスは、**[Output]** (出力) タブの **[Files]** (ファイル) にあります。
**注記**  
フルパスを取得するには、パスを右クリックして **[Copy cell contents]** (セルの内容をコピー) を選択します。

   ```
   s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/train
   s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/validation
   s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/sklearn-abalone-process-2020-12-05-17-28-28-509/output/test
   ```

1. `AbaloneTrain` ステップを選択します。

1. モデルアーティファクトへの Amazon S3 パスは、**[Output]** (出力) タブの **[Files]** (ファイル) にあります。

   ```
   s3://sagemaker-eu-west-1-acct-id/AbaloneTrain/pipelines-6locnsqz4bfu-AbaloneTrain-NtfEpI0Ahu/output/model.tar.gz
   ```

1. `AbaloneRegisterModel` ステップを選択します。

1. モデルパッケージの ARN は、**[Output]** (出力) タブの **[Files]** (ファイル) にあります。

   ```
   arn:aws:sagemaker:eu-west-1:acct-id:model-package/abalonemodelpackagegroupname/2
   ```

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