게시된 날짜: Nov 30, 2022
오늘 Amazon SageMaker용 목적별 도구 3개가 새로 발표되었습니다. 이러한 도구를 활용하면 기계 학습(ML) 모델의 수명 주기 전반을 더욱 명확하게 파악하고 액세스를 간편하게 제어하여 ML 프로젝트 거버넌스 방식을 개선할 수 있습니다. Amazon SageMaker Role Manager에서는 몇 분 만에 사용자의 최소 권한을 정의하고 새 사용자를 더욱 빠르게 온보딩할 수 있습니다. SageMaker Role Manager를 사용하면 ML 활동의 권한을 간편하게 설정할 수 있으며 구체적인 요구에 따라 사용자 지정 정책을 자동 생성할 수 있습니다.
Amazon SageMaker 모델 카드를 사용하면 모델 수명 주기 전반에서 설명서를 중앙 위치에 저장하고 표준화하여 모델 정보의 단일 소스를 생성할 수 있습니다. SageMaker 모델 카드가 훈련 세부 정보를 자동 입력할 때 용도 및 성능 목표와 같은 세부 정보를 기록하면 프로세스를 빠르게 진행할 수 있습니다. 모델이 배포되면 Amazon SageMaker 모델 대시보드에서 모든 모델을 통합 모니터링할 수 있습니다. 모델 성능을 개선할 수 있도록 정상적인 동작과 다르게 작동하는 모델 정보, 자동 알림, 문제 해결 기능 등이 제공되기 때문입니다.
이제는 Amazon SageMaker가 현재 제공되고 있는 모든 AWS 리전(중국 제외)에서 3개 기능을 모두 사용할 수 있습니다.