Amazon SageMaker Model Registry unterstützt jetzt die Definition von Lebenszyklusphasen für Machine-Learning-Modelle
Wir freuen uns, heute bekannt geben zu können, dass Amazon SageMaker Model Registry ab sofort die Lebenszyklusphasen benutzerdefinierter Machine-Learning-Modelle (ML) unterstützt. Diese Funktion ist eine weitere Verbesserung der Modell-Governance, da sie es Datenwissenschaftlern und ML-Engineers ermöglicht, den Fortschritt ihrer Modelle über mehrere Phasen, von der Entwicklung bis zur Produktion, zu definieren und zu kontrollieren.
Kunden verwenden Amazon SageMaker Model Registry als speziell entwickelten Metadatenspeicher, um den gesamten Lebenszyklus der ML-Modelle zu verwalten. Mit der Markteinführung können Datenwissenschaftler und ML-Engineers nun benutzerdefinierte Phasen wie Entwicklung, Test und Produktion für ML-Modelle in der Model Registry definieren. Dadurch ist es einfach, Modelle nachzuverfolgen und zu verwalten, während sie über die verschiedenen Phasen des Modelllebenszyklus vom Training zur Inferenz übergehen. Sie können auch den Genehmigungsstatus der Phase nachverfolgen, wie z. B. Pending Approval, Approved und Rejected, um zu überprüfen, wenn das Modell bereit ist, zur nächsten Phase überzugehen. Diese benutzerdefinierten Phasen und der Genehmigungsstatus unterstützen Datenwissenschaftlern und ML-Engineers dabei, Workflows zur Modellgenehmigung zu definieren und durchzusetzen und sicherzustellen, dass Modelle bestimmte Kriterien erfüllen, bevor sie in die nächste Phase übergehen. Durch die Implementierung der benutzerdefinierten Phasen und Genehmigungsverfahren können Kunden ihre Modell-Governance-Praktiken unternehmensweit standardisieren, besseren Überblick über den Modellfortschritt erhalten und sicherstellen, dass nur genehmigte Modelle die Produktionsumgebungen erreichen.
Diese Funktion ist in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Model Registry derzeit verfügbar ist, mit Ausnahme der Regionen GovCloud. Weitere Informationen finden Sie unter Staging-Konstrukt für Ihren Modelllebenszyklus.