게시된 날짜: Mar 12, 2024
이제 Amazon SageMaker Canvas가 모델 레지스트리 통합을 시계열 예측 모델 및 SageMaker JumpStart 기반의 미세 조정된 파운데이션 모델로 확장합니다. 클릭 한 번으로 Amazon SageMaker Canvas에 구축된 이러한 ML 모델을 SageMaker 모델 레지스트리에 등록하여 프로덕션 환경으로의 배포를 간소화할 수 있습니다. 이번 개선 사항으로 회귀/분류 테이블 형식 모델, CV/NLP 모델 등 Canvas에서 지원되는 모든 문제 유형으로 모델 레지스트리 통합이 확장됩니다. ML 모델을 구축하고 예측을 생성하는 노코드 도구인 Canvas는 프로덕션 환경에서 ML 모델의 운영을 간소화함으로써 계속해서 ML을 대중화해 나가고 있습니다.
모델 레지스트리 통합을 사용하면 모델 품질 보고서 및 설명 가능성 보고서와 같은 메타데이터와 성능 지표를 비롯하여 검토에 필요한 모든 Canvas 모델 아티팩트를 중앙 리포지토리에 저장하여 기존 CI/CD 프로세스에 통합할 수 있습니다. 따라서 모델 버전을 원활하게 추적하고, 승인 워크플로를 관리하고, 승인된 모델만 프로모션 환경으로 승격되도록 함으로써 모델 배포 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
시계열 예측 모델 및 SageMaker JumpStart 기반의 미세 조정된 파운데이션 모델에 대한 모델 레지스트리 지원을 활용하려면 최신 버전의 SageMaker Canvas에 액세스해야 합니다. 신규 사용자는 AWS Console에서 SageMaker Canvas를 직접 시작하면 최신 버전에 액세스할 수 있습니다. 기존 사용자는 ‘로그아웃’을 클릭하고 다시 로그인하면 SageMaker Canvas의 최신 버전에 액세스할 수 있습니다.
확장된 이 기능은 이제 SageMaker Canvas가 지원되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. ML 프로젝트에서 이러한 새로운 기능을 활용하는 방법을 자세히 알아보려면 SageMaker Canvas 제품 설명서를 확인하세요.