Il registro dei modelli SageMaker ora supporta il tracciamento della genealogia per migliorare la governance dei modelli
Il registro dei modelli Amazon SageMaker ora supporta il tracciamento della genealogia dei modelli di machine learning (ML), permettendo di acquisire e conservare automaticamente informazioni sui passaggi dei flussi di lavoro di ML, da preparazione e addestramento dei dati fino a registrazione e implementazione del modello.
I clienti utilizzano il registro dei modelli Amazon SageMaker come archivio di metadati progettato appositamente per gestire l'intero ciclo di vita dei modelli di ML. Grazie a questa novità, data scientist e ingegneri di ML possono facilmente acquisire e visualizzare i dettagli della genealogia del modello, come set di dati, processi di addestramento ed endpoint di implementazione, direttamente nel registro dei modelli. Quando un modello viene registrato, il registro dei modelli inizia a tracciarne ogni passaggio, dallo sviluppo all'implementazione. Questo sistema genera un audit trail che garantisce tracciabilità e riproducibilità, fornendo una visione completa del ciclo di vita del modello per ottimizzarne la governance.
Questa funzionalità è disponibile in tutte le regioni AWS che offrono il registro dei modelli Amazon SageMaker, ad eccezione delle regioni GovCloud. Per maggiori informazioni consulta i dettagli sulla genealogia dei modelli in Amazon SageMaker Studio.