게시된 날짜: Jul 5, 2023
오늘 AWS는 Amazon SageMaker 모델 카드와 Amazon SageMaker 모델 레지스트리의 통합을 발표했습니다. 이 기능을 통해 SageMaker 모델 카드를 SageMaker 모델 레지스트리의 특정 모델 버전과 연결할 수 있게 됩니다. 이를 통해 SageMaker에서의 모델 여정의 모든 단계에서 포괄적이고 중앙 집중식으로 표준화된 설명서를 사용해 등록된 모델 버전에 대한 단일 소스를 구축하여 모델 수명 주기 전반에 걸쳐 검색을 용이하게 하고 거버넌스, 규정 준수 및 책임을 촉진할 수 있습니다.
Amazon SageMaker 모델 레지스트리를 사용하면 기계 학습(ML) 모델을 중앙에서 관리할 수 있습니다. Amazon SageMaker 모델 카드를 통해 모델의 용도, 위험 등급 및 성능 목표를 비롯하여 간소화된 거버넌스 및 보고를 위해 모델에 대한 중요한 세부 정보를 한곳에서 문서화할 수 있습니다. 또한 사용 가능한 모델 메타데이터는 관련 SageMaker 모델 카드에 자동으로 입력됩니다. 예를 들어 SageMaker 모델 카드를 SageMaker 모델 레지스트리에 등록된 모델 버전과 연결하면 시스템이 자동으로 SageMaker 모델 레지스트리에서 가져온 훈련 세부 정보, 평가 결과, 소스 알고리즘, 추론 사양 및 모델 승인 상태 등의 정보를 SageMaker 모델 카드에 표시합니다.
Amazon SageMaker 모델 카드는 GovCloud(미국) 리전을 제외하고 현재 Amazon SageMaker가 제공되는 모든 Amazon Web Services 리전에서 사용할 수 있습니다.
시작하려면 Amazon SageMaker Python SDK를 통해 모델 카드를 모델 패키지 버전에 연결하면 됩니다. SageMaker 모델 카드에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker 개발자 안내서를 참조하세요. Amazon SageMaker를 통한 ML 거버넌스에 대해 자세히 알아보려면 ML 거버넌스를 참조하세요.