投稿日: Mar 12, 2024
Amazon SageMaker Canvas では、Model Registry の統合機能が拡張されて、時系列予測モデルと、SageMaker JumpStart でファインチューニングされた基盤モデルをサポートするようになりました。ワンクリックで Amazon SageMaker Canvas で構築されたこれらの機械学習モデルを SageMaker Model Registry に登録できるため、本番環境へのデプロイが簡単になります。この強化により、Model Registry の統合機能が、リグレッション/分類の表形式モデルや CV/NLP モデルなど、Canvas でサポートされているすべての問題タイプに拡張されます。機械学習モデルを構築して予測を生成するためのノーコードツールである Canvas を使用すると、本番環境における機械学習モデルの運用を簡単化することができ、機械学習の活用がさらに促進されます。
Model Registry の統合機能を使用すると、レビューに必要なすべての Canvas モデルのアーティファクト (モデル品質レポートや説明可能性レポートなどのメタデータやパフォーマンスメトリクスを含む) を一元化されたリポジトリに保存して、既存の CI/CD プロセスに組み込むことができます。これにより、モデルバージョンのシームレスな追跡を簡単に行い、承認ワークフローを管理し、承認されたモデルのみが本番環境に移行するようにすることで、モデルのデプロイプロセスを自動化できます。
Model Registry がサポートする時系列予測モデルと、SageMaker JumpStart でファインチューニングされた基盤モデルを利用するには、最新バージョンの SageMaker Canvas を使用してください。新しいユーザーの場合は、AWS コンソールから SageMaker Canvas を直接起動すると、最新バージョンを使用できます。既存ユーザーの場合は、[ログアウト] をクリックして再度ログインすると、最新バージョンの SageMaker Canvas を使用できます。
この拡張された機能は現在、SageMaker Canvas がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できます。機械学習プロジェクトでこれらの新しい機能を活用する方法の詳細については、SageMaker Canvas の製品ドキュメントを参照してください。