SageMaker Model Registry prend désormais en charge le lignage des modèles afin d'améliorer la gouvernance des modèles
Amazon SageMaker Model Registry prend désormais en charge le suivi du lignage des modèles de machine learning (ML), ce qui vous permet de capturer et de conserver automatiquement des informations sur les étapes d'un flux de travail de ML, de la préparation des données à la formation, en passant par l'enregistrement et le déploiement des modèles.
Le registre des modèles Amazon SageMaker sert aux clients de magasin de métadonnées spécialement conçu pour gérer le cycle de vie complet des modèles de ML, de l’entraînement à l'inférence. Grâce à ce lancement, les scientifiques des données et les ingénieurs ML peuvent désormais facilement capturer et visualiser les détails du lignage des modèles, tels que les jeux de données, les tâches d’entraînement et les points de terminaison de déploiement dans Model Registry. Lorsqu'ils enregistrent un modèle, Model Registry commence à suivre le lignage du modèle, du développement au déploiement. Cela crée une piste d'audit qui permet la traçabilité et la reproductibilité, offrant une visibilité sur le cycle de vie des modèles afin d'améliorer la gouvernance des modèles.
Cette fonctionnalité est disponible dans toutes les régions AWS où Amazon SageMaker Model Registry est actuellement disponible, à l'exception des régions GovCloud. Pour en savoir plus, consultez la section Afficher les détails du lignage des modèles dans Amazon SageMaker Studio.