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# Rastreamento SageMaker de linhagem do Amazon ML
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**Importante**  
Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte [SageMaker Estúdio Amazon](studio-updated.md).  
O Studio Classic ainda é mantido para cargas de trabalho existentes, mas não está mais disponível para integração. Você só pode parar ou excluir aplicativos do Studio Classic existentes e não pode criar novos. Recomendamos que você [migre sua carga de trabalho para a nova experiência do Studio](studio-updated-migrate.md).

O Amazon SageMaker ML Lineage Tracking cria e armazena informações sobre as etapas de um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina (ML), desde a preparação dos dados até a implantação do modelo. Com as informações de monitoramento, você pode reproduzir as etapas do fluxo de trabalho, rastrear a linhagem do modelo e do conjunto de dados e estabelecer padrões de governança e auditoria do modelo.

SageMaker O recurso de rastreamento de linhagem da AI funciona no back-end para rastrear todos os metadados associados aos fluxos de trabalho de treinamento e implantação do seu modelo. Isso inclui seus trabalhos de treinamento, conjuntos de dados usados, pipelines, endpoints e os modelos atuais. Você pode consultar o serviço de linhagem a qualquer momento para encontrar os artefatos exatos usados para treinar um modelo. Usando esses artefatos, você pode recriar o mesmo fluxo de trabalho de ML para reproduzir o modelo, desde que tenha acesso ao conjunto de dados exato que foi usado. Um componente teste monitora o trabalho de treinamento. Esse componente de teste tem todos os parâmetros usados como parte do trabalho de treinamento. Se você não precisar executar novamente todo o fluxo de trabalho, poderá reproduzir o trabalho de treinamento para derivar o mesmo modelo.

Com o SageMaker AI Lineage Tracking, cientistas de dados e criadores de modelos podem fazer o seguinte:
+ Manter um histórico contínuo dos experimentos de descoberta de modelos.
+ Estabelecer a governança do modelo rastreando artefatos da linhagem do modelo para auditoria e verificação de conformidade.

O diagrama a seguir mostra um exemplo de gráfico de linhagem que a Amazon SageMaker AI cria automaticamente em um fluxo de trabalho de ML de treinamento e implantação de modelos de ponta a ponta.

![Um exemplo de gráfico de metadados de entidades de linhagem criados pela SageMaker IA para monitorar seu fluxo de trabalho.](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/pipelines/PipelineLineageWorkflow.png)


**Topics**
+ [Entidades de monitoramento de linhagem](lineage-tracking-entities.md)
+ [Entidades de rastreamento SageMaker criadas pela Amazon AI](lineage-tracking-auto-creation.md)
+ [Crie entidades de monitoramento manualmente](lineage-tracking-manual-creation.md)
+ [Consultar entidades de linhagem](querying-lineage-entities.md)
+ [Cross-Account Linhagem de rastreamento](xaccount-lineage-tracking.md)