게시된 날짜: Dec 3, 2021
고객이 기계 학습 모델을 카탈로그화할 수 있도록 특별히 구축된 서비스인 SageMaker 모델 레지스트리는 이제 Studio UI에서 엔드포인트 가시성을 제공하고, 사용자 지정 메타데이터를 저장하며, 주어진 모델에 대한 광범위한 지표를 보기/저장하는 기능을 제공합니다.
SageMaker 모델 레지스트리는 고객의 모델을 논리적 그룹(즉, 모델 그룹)으로 분류하고 모델의 증분 버전을 모델 패키지 버전으로 저장합니다. 이제 고객은 모델 패키지 버전에서 사용자 지정 메타데이터와 사용자 지정 지표를 연결할 수 있습니다. 또한 모델 패키지 버전에 광범위한 지표와 기준을 저장할 수 있습니다(예: 데이터 품질, 모델 품질, 모델 편향, 모델 설명 가능성). 더불어, 고객은 모델이 호스팅되는 SageMaker 추론 엔드포인트를 확인하고 엔드포인트 메타데이터에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다.
이 기능은 Amazon SageMaker가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon SageMaker SDK 또는 Studio에서 새 SageMaker 모델 패키지 그룹을 생성하고 사용자 지정 메타데이터와 모델 지표에 대한 설명서 페이지를 방문하세요.