Publicado: Mar 12, 2024

Agora, o Amazon SageMaker Canvas estende sua integração com o registro de modelos aos modelos de previsão de séries temporais e aos modelos de base aperfeiçoados desenvolvidos pelo SageMaker JumpStart. Com um único clique, você pode registrar esses modelos de ML criados no Amazon SageMaker Canvas com o registro de modelos do SageMaker, simplificando sua implantação em ambientes de produção. Esse aprimoramento expande a integração do registro de modelos para todos os tipos de problemas com suportes no Canvas, incluindo modelos tabulares de regressão/classificação e modelos CV/NLP. Ao simplificar a operacionalização dos modelos de ML na produção, o Canvas, uma ferramenta sem código para criar modelos de ML e gerar previsões, continua a democratizar o ML.

Com a integração do registro de modelos, você pode armazenar todos os artefatos do modelo do Canvas necessários para revisão, incluindo metadados e métricas de performance, como relatório de qualidade do modelo e relatório de explicabilidade, em um repositório centralizado para incorporar aos seus processos de CI/CD existentes. Isso permite automatizar o processo de implantação do modelo facilitando o rastreamento contínuo das versões do modelo, gerenciando os fluxos de trabalho de aprovação e garantindo que somente os modelos aprovados sejam promovidos aos ambientes de produção.

Para acessar o suporte do registro de modelos para modelos de previsão de séries temporais e modelos de base aperfeiçoados com o SageMaker JumpStart, acesse a versão mais recente do SageMaker Canvas. Um novo usuário pode acessar a versão mais recente iniciando diretamente o SageMaker Canvas no console da AWS. Um usuário existente pode acessar a versão mais recente do SageMaker Canvas clicando em “Log Out” (Sair) e fazendo login novamente.

O atributo expandido já está disponível em todas as regiões da AWS nas quais o SageMaker Canvas é oferecido. Para obter mais informações sobre como aproveitar esses novos recursos em seus projetos de ML, consulte a documentação do produto SageMaker Canvas.