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# Amazon SageMaker AI 建立的追蹤實體
<a name="lineage-tracking-auto-creation"></a>

如果資料可用，Amazon SageMaker AI 會自動為 SageMaker AI 工作、模型、模型套件和端點建立追蹤實體。SageMaker AI 建立的歷程實體數量沒有限制。

如需與如何手動建立跟蹤實體相關的資訊，請參閱[手動建立追蹤實體](lineage-tracking-manual-creation.md)。

**Topics**
+ [SageMaker AI 任務的追蹤實體](#lineage-tracking-auto-creation-jobs)
+ [模型套件追蹤實體](#lineage-tracking-auto-creation-model-package)
+ [端點追蹤實體](#lineage-tracking-auto-creation-endpoint)

## SageMaker AI 任務的追蹤實體
<a name="lineage-tracking-auto-creation-jobs"></a>

SageMaker AI 會為每個 SageMaker AI 任務建立試用元件，並與其相關聯。SageMaker AI 會建立成品來追蹤工作中繼資料以及每個成品與任務之間的關聯。

系統會為下列任務屬性建立成品，並與 SageMaker AI 任務的 Amazon Resource Name (ARN) 相關聯。成品 `SourceUri` 會在括號中列出。

**訓練工作**
+ 包含訓練演算法的映像 (`TrainingImage`)。
+ 每個輸入通道的資料來源 (`S3Uri`)。
+ 模型的位置 (`S3OutputPath)`)。
+ 受管點檢查點資料的位置 (`S3Uri`)。

**處理工作**
+ 要由處理工作執行的容器 (`ImageUri`)。
+ 每個處理輸入和處理輸出的資料位置 (`S3Uri`)。

**轉換工作**
+ 要轉換的輸入資料來源 (`S3Uri`)。
+ 轉換的結果 (`S3OutputPath`)。

**注意**  
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 成品根據提供給建立 API 的 Amazon S3 URI 值進行追蹤 (例如 [CreateTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html))，而不是根據 Amazon S3 金鑰和每個檔案的雜湊值或 etag 值進行追蹤。

## 模型套件追蹤實體
<a name="lineage-tracking-auto-creation-model-package"></a>

系統會建立下列實體：

**模型套件**
+ 每個模型套件群組的內容。
+ 每個模型套件的成品。
+ 每個模型套件成品與套件所屬之每個模型套件群組之間的內容關聯。
+ 用於建立模型套件版本的動作。
+ 模型套件成品與建立動作之間的關聯。
+ 模型套件成品與套件所屬的每個模型套件群組內容之間的關聯。
+ 推論容器
  + 在模型套件中定義之每個容器中使用的映像成品。
  + 每個容器中使用的模型成品。
  + 每個成品與模型套件成品之間的關聯。
+ 演算法
  + 模型套件中定義的每個演算法的成品。
  + 每個演算法所建立之模型的成品。
  + 每個成品與模型套件成品之間的關聯。

## 端點追蹤實體
<a name="lineage-tracking-auto-creation-endpoint"></a>

下列實體由 Amazon SageMaker AI 建立：

**端點**
+ 每個端點的內容
+ 建立每個端點之模型部署的動作
+ 部署到端點的每個模型的成品
+ 模型中使用的映像成品
+ 模型之模型套件的成品
+ 部署到端點之每個模型的成品
+ 每個成品與模型部署動作之間的關聯