Publicado: Nov 30, 2022
Hoje, temos o prazer de anunciar três novas ferramentas de propósito específico do Amazon SageMaker para aprimorar a governança de projetos de machine learning (ML) com controle de acesso simplificado e maior transparência durante todo o ciclo de vida de modelos de ML. Com o Amazon SageMaker Role Manager, você pode definir permissões mínimas de usuários em minutos e acelerar a integração de novos usuários. O SageMaker Role Manager simplifica a definição de permissões para atividades de ML e gera automaticamente uma política personalizada de acordo com suas necessidades específicas.
Com o Amazon SageMaker Model Cards, você pode criar uma única fonte confiável para informações de modelos, centralizando e padronizando a documentação ao longo de todo o ciclo de vida dos modelos. É possível registrar detalhes como objetivo e metas de performance. O SageMaker Model Cards preenche automaticamente os detalhes de treinamento para acelerar o processo. Após a implantação dos modelos, o Amazon SageMaker Model Dashboard oferece monitoramento unificado de todos os modelos, informando desvios do comportamento esperado, emitindo alertas automatizados e solucionando problemas para aumentar a performance do modelo.
Os três recursos estão disponíveis em todas as regiões da AWS em que o Amazon SageMaker é oferecido, exceto a China.
Para começar a usar, consulte a página da Web de governança de ML com Amazon SageMaker e a documentação técnica. Para saber mais, leia a nossa publicação de blog.