投稿日: Jul 5, 2023
本日、Amazon SageMaker Model Cards と Amazon SageMaker Model Registry の統合を発表できることを嬉しく思います。これにより、SageMaker モデルカードを SageMaker モデルレジストリ内の特定のモデルバージョンに関連付けられるようになります。したがって、登録済みのモデルバージョンについて信頼できる唯一の情報源を確立でき、SageMaker でのモデル移行のすべての段階で包括的かつ一元的な、標準化された文書化が可能になります。モデルのライフサイクル全体を通じて発見が容易になり、ガバナンス、コンプライアンス、アカウンタビリティが促進されます。
Amazon SageMaker Model Registry は、機械学習 (ML) モデルを一元管理するのに役立ちます。Amazon SageMaker Model Cards を使用すると、モデルの使用目的、リスク評価、パフォーマンス目標などのモデルに関する重要な詳細を 1 か所で文書化して、ガバナンスとレポート作成を効率化できます。さらに、使用可能なモデルメタデータは、関連する SageMaker モデルカードに自動入力されます。たとえば、SageMaker モデルカードを SageMaker モデルレジストリに登録されているモデルバージョンに関連付けると、システムは SageMaker モデルレジストリからトレーニングの詳細、評価結果、ソースアルゴリズム、推論の仕様、モデルの承認ステータスなどの情報を自動的に取得し、SageMaker モデルカードに表示します。
Amazon SageMaker Model Cards は現在、GovCloud (米国) リージョンを除く、Amazon SageMaker が利用可能なすべてのアマゾン ウェブ サービスのリージョンでご利用いただけます。
使用を開始するには、Amazon SageMaker Python SDK を使用してモデルカードをモデルパッケージバージョンに関連付けます。SageMaker モデルカードに関する情報については Amazon SageMaker デベロッパーガイドをご覧ください。Amazon SageMaker による機械学習ガバナンスの詳細については、機械学習ガバナンスをご覧ください。