SageMaker Model Registry, 모델 계보 지원으로 모델 거버넌스 개선

게시된 날짜: 2024년 11월 13일

이제 Amazon SageMaker Model Registry는 기계 학습(ML) 모델 계보 추적을 지원하므로 데이터 준비 및 훈련부터 모델 등록 및 배포에 이르기까지 ML 워크플로의 단계에 대한 정보를 자동으로 캡처하고 유지할 수 있습니다.

고객은 Amazon SageMaker Model Registry를 기계 학습 모델의 전체 수명 주기를 관리하기 위한 목적별 메타데이터 스토어로 사용할 수 있습니다. 이번 출시 덕분에 데이터 과학자와 ML 엔지니어는 Model Registry에서 데이터세트, 훈련 작업, 배포 엔드포인트와 같은 모델 계보 세부 정보를 손쉽게 캡처하고 볼 수 있습니다. 사용자가 모델을 등록하면 Model Registry가 개발부터 배포까지 모델의 계보를 추적하기 시작합니다. 그러면 추적성과 재현성을 가능하게 하는 감사 추적이 생성되어 모델 수명 주기 전반에서 가시성을 제공하고 모델 거버넌스를 개선할 수 있습니다.

이 기능은 GovCloud 리전을 제외하고 현재 Amazon SageMaker Model Registry가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio에서 모델 계보 세부 정보 보기를 참조하세요.