Реестр моделей SageMaker теперь поддерживает контроль происхождения для оптимизации управления моделями
Реестр моделей Amazon SageMaker теперь поддерживает отслеживание происхождения моделей машинного обучения, что позволяет автоматически фиксировать и сохранять информацию об этапах соответствующего рабочего процесса, начиная с подготовки данных и обучения и заканчивая регистрацией и развертыванием модели.
Клиенты используют Реестр моделей Amazon SageMaker в качестве специализированного хранилища метаданных для управления всем жизненным циклом моделей машинного обучения. Выпуск новых функций дает специалистам по работе с данными и инженерам машинного обучения возможность легко собирать и просматривать сведения о происхождении моделей, в том числе используемые наборы данных, задания обучения и адреса развертывания в Реестре моделей. После регистрации модели реестр начинает отслеживать ее происхождение на этапах от разработки до развертывания. При этом формируется журнал аудита, который обеспечивает отслеживаемость, воспроизводимость и прозрачность всего жизненного цикла модели для улучшения управления моделями.
Эта возможность доступна во всех регионах AWS, где в настоящее время доступен Реестр моделей Amazon SageMaker, кроме регионов GovCloud. Подробнее см. сведения о происхождении моделей в Студии Amazon SageMaker.