Publicado en: Mar 12, 2024
Amazon SageMaker Canvas ahora amplía su integración de Registro de modelos a los modelos de previsión de Timeseries y a los modelos básicos perfeccionados basados en SageMaker JumpStart. Con un solo clic, puede registrar estos modelos de machine learning (ML) integrados en Amazon SageMaker Canvas en el registro de modelos de SageMaker, lo que simplifica su despliegue en entornos de producción. Esta mejora amplía la integración del registro de modelos en todos los tipos de problemas compatibles con Canvas, incluidos los modelos tabulares de regresión/clasificación y los modelos CV/NLP. Al simplificar la puesta en práctica de los modelos de aprendizaje automático en producción, Canvas, una herramienta sin código para crear modelos de ML y generar predicciones, continúa democratizando el ML.
Con la integración del registro de modelos, puede almacenar todos los artefactos del modelo de Canvas necesarios para su revisión, incluidos los metadatos y las métricas de rendimiento, como el informe de calidad del modelo y el informe de explicabilidad, en un repositorio centralizado para incorporarlos a sus procesos de CI/CD existentes. Esto le permite automatizar el proceso de despliegue de modelos al facilitar el seguimiento continuo de las versiones de los modelos, administrar los flujos de trabajo de aprobación y garantizar que solo los modelos aprobados se promocionen a los entornos de producción.
Para acceder al soporte del registro de modelos para los modelos de previsión de Timeseries y los modelos básicos ajustados impulsados por SageMaker JumpStart, acceda a la versión más reciente de SageMaker Canvas. Un usuario nuevo puede acceder a la versión más reciente iniciando directamente SageMaker Canvas desde su consola de AWS. Un usuario existente puede acceder a la versión más reciente de SageMaker Canvas haciendo clic en “Cerrar sesión” y volver a iniciarla.
Esta nueva característica ahora está disponible en todas las regiones de AWS donde se admite SageMaker Canvas. Para obtener más información sobre cómo aprovechar estas nuevas funciones en sus proyectos de aprendizaje automático, consulte la documentación del producto SageMaker Canvas.