게시된 날짜: May 10, 2023
이제 클릭 한 번으로 Amazon SageMaker Canvas에 구축된 기계 학습(ML) 모델을 SageMaker 모델 레지스트리에 등록하여 프로덕션 환경에서 ML 모델을 운영할 수 있습니다. SageMaker Canvas는 ML 경험이 없는 비즈니스 분석가도 코드를 작성할 필요 없이 자체적으로 정확한 ML 예측을 생성할 수 있도록 지원하는 시각적 인터페이스입니다.
SageMaker Canvas를 사용하면 ML 모델을 자동으로 생성하여 가상 분석을 실행하고 단일 또는 대량 예측을 생성할 수 있습니다. 이제 SageMaker 모델 레지스트리 통합을 통해 메타데이터 및 성능 지표 기준선을 비롯한 모든 모델 아티팩트를 중앙 리포지토리에 저장하고 기존 모델 배포 CI/CD 프로세스에 연결할 수 있습니다. 모델 레지스트리는 모든 모델 정보를 패키징하고 생산 환경으로의 모델 승격을 자동화할 수 있기 때문에 모델 배포 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 오늘부터 SageMaker Canvas에서 모델 버전을 선택하고, 자신의 계정으로 SageMaker 모델 레지스트리에 등록하고, 모델의 승인 상태를 추적할 수 있습니다. 레지스트리에서 모델을 거부하면 모델이 에스컬레이션된 환경에 배포되지 않으며, 레지스트리에서 모델을 승인하면 모델 프로모션 파이프라인이 트리거되어 모델을 사전 프로덕션 AWS 계정으로 자동으로 복사하고 프로덕션 추론 워크로드에 사용하도록 모델을 준비합니다.
Amazon SageMaker Canvas ML 모델을 SageMaker 모델 레지스트리에 등록하는 기능은 이제 SageMaker Canvas가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS 뉴스 블로그 및 SageMaker Canvas 제품 설명서를 참조하세요.