การกำกับดูแล ML ด้วย Amazon SageMaker

ลดความซับซ้อนของการควบคุมการเข้าถึงและเพิ่มความโปร่งใส

ทำไมต้องใช้การกำกับดูแล ML

Amazon SageMaker ได้มอบเครื่องมือการกำกับดูแลที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์เพื่อช่วยให้คุณใช้งาน ML อย่างมีความรับผิดชอบ ด้วย Amazon SageMaker Role Manager ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดสิทธิ์ขั้นต่ำได้ในไม่กี่นาที Amazon SageMaker Model Card ช่วยให้จับภาพ ดึงข้อมูล และแชร์ข้อมูลโมเดลที่จำเป็นได้ง่ายขึ้น เช่น การใช้งานตามวัตถุประสงค์ การจัดอันดับความเสี่ยง และรายละเอียดการฝึกฝน ตั้งแต่แนวคิดไปจนถึงการนำไปใช้จริง Amazon SageMaker Model Dashboard จะแจ้งให้คุณทราบเกี่ยวกับพฤติกรรมของแบบจำลองในการผลิต ทั้งหมดในที่เดียว การผสานรวมของ Amazon SageMaker และ Amazon DataZone ช่วยให้การเพิ่มประสิทธิภาพ ML และการกำกับดูแลข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น

ประโยชน์ของการกำกับดูแล ML ของ SageMaker

จัดเตรียมสภาพแวดล้อมการพัฒนา ML ในไม่กี่นาทีด้วยการควบคุมความปลอดภัยระดับองค์กรเพื่อกำกับดูแลการเข้าถึง ML และสินทรัพย์ข้อมูลในโปรเจกต์
สร้างบทบาทที่กำหนดเองซึ่งช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เริ่มทำงานกับ SageMaker ได้เร็วขึ้น
ปรับปรุงเอกสารประกอบโมเดลและมอบการมองเห็นในด้านของสมมติฐาน คุณลักษณะ และอาร์ทิแฟกต์ที่สำคัญตั้งแต่แนวคิดไปจนถึงการนำไปใช้จริง
ตรวจสอบและแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพอย่างรวดเร็วสำหรับโมเดล ตำแหน่งข้อมูล และงานเฝ้าสังเกตโมเดลทั้งหมดผ่านมุมมองแบบรวม ติดตามการเบี่ยงเบนจากพฤติกรรมของโมเดลที่คาดไว้ รวมถึงงานการเฝ้าสังเกตที่ขาดหายไปหรือไม่ได้ใช้งานด้วยการแจ้งเตือนอัตโนมัติ

ผสานการทำงานกับ Amazon DataZone

  • ตั้งค่าการควบคุมและการจัดเตรียม
  • ผู้ดูแลระบบไอทีสามารถกำหนดการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานและการอนุญาตเฉพาะสำหรับองค์กรของคุณและกรณีการใช้งานใน Amazon DataZone จากนั้นคุณสามารถสร้างสภาพแวดล้อม SageMaker ที่เหมาะสมได้จากการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง และสามารถเริ่มกระบวนการพัฒนาภายใน SageMaker Studio ได้

  • ค้นหาและค้นพบแอสเซท
  • ใน SageMaker Studio คุณจะสามารถค้นหาและค้นพบข้อมูลและแอสเซทของ ML ในแค็ตตาล็อกธุรกิจขององค์กรของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ คุณยังสามารถขอเข้าถึงแอสเซทที่อาจจำเป็นต้องใช้ในโปรเจกต์ของคุณได้จากการสมัครรับข้อมูล

  • ใช้งานแอสเซท
  • เมื่อคำขอการสมัครรับข้อมูลของคุณได้รับการอนุมัติแล้ว คุณก็จะสามารถใช้เนื้อหาที่สมัครรับข้อมูลไว้เหล่านี้ในงาน ML ได้ เช่น การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล และกระบวนการสร้างฟีเจอร์ใหม่ภายใน SageMaker Studio โดยใช้ JupyterLab และ SageMaker Canvas

  • เผยแพร่แอสเซท
  • เมื่อทำงาน ML เสร็จแล้ว คุณสามารถเผยแพร่ข้อมูล โมเดล และกลุ่มคุณสมบัติไปยังแค็ตตาล็อกธุรกิจเพื่อการกำกับดูแลและการค้นพบได้โดยผู้ใช้รายอื่น

กำหนดสิทธิ์

ลดความซับซ้อนของสิทธิ์สำหรับกิจกรรม ML

SageMaker Role Manager มอบสิทธิ์พื้นฐานสำหรับกิจกรรม ML และบุคคลภาพผ่านแคตตาล็อกนโยบาย AWS Identity and Access Management (IAM) ที่สร้างไว้ล่วงหน้า กิจกรรม ML อาจรวมถึงการเตรียมข้อมูลและการฝึกฝน และบุคคลอาจรวมถึงวิศวกร ML และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถคงสิทธิ์พื้นฐานเอาไว้หรือปรับแต่งเพิ่มเติมตามความต้องการเฉพาะของคุณ

ผู้จัดการบทบาทที่ลดความซับซ้อนของสิทธิ์

สร้างนโยบาย IAM โดยอัตโนมัติ

จากการใช้คำสั่งแนะนำด้วยตนเองเพียงไม่กี่คำสั่ง คุณสามารถป้อนโครงสร้างการกำกับดูแลทั่วไปได้อย่างรวดเร็ว เช่น ขอบเขตการเข้าถึงเครือข่ายและคีย์เข้ารหัส จากนั้น SageMaker Role Manager จะสร้างนโยบาย IAM โดยอัตโนมัติ คุณสามารถค้นหาบทบาทที่สร้างขึ้นและนโยบายที่เกี่ยวข้องผ่าน AWS IAM Console

แนบนโยบายที่มีการจัดการของคุณ

หากต้องการปรับแต่งสิทธิ์ให้เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณเพิ่มเติม ให้แนบนโยบาย IAM ที่มีการจัดการของคุณกับบทบาทใน IAM ที่คุณสร้างด้วย SageMaker Role Manager คุณยังสามารถเพิ่มแท็กเพื่อช่วยระบุและจัดระเบียบบทบาทในบริการต่างๆ ของ AWS ได้อีกด้วย

แนบนโยบายที่มีการจัดการของคุณ

ปรับปรุงเอกสารประกอบ

จัดเก็บข้อมูลโมเดล

SageMaker Model Card เป็นที่เก็บสำหรับข้อมูลโมเดลใน Amazon SageMaker Console และช่วยคุณรวมศูนย์และกำหนดมาตรฐานเอกสารโมเดล เพื่อให้คุณปรับใช้ ML ได้อย่างมีความรับผิดชอบ คุณสามารถเติมรายละเอียดการฝึกอบรมโดยอัตโนมัติ เช่น ชุดข้อมูลอินพุต สภาพแวดล้อมการฝึกฝน และผลการฝึกฝน เพื่อเร่งกระบวนการจัดทำเอกสาร คุณยังสามารถเพิ่มรายละเอียดต่างๆ เช่น วัตถุประสงค์ของแบบจำลองและเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ

ข้อมูลโมเดลในคอนโซล Sagemaker

แสดงภาพผลการประเมิน

คุณสามารถแนบผลการประเมินโมเดล เช่น ความเอนเอียงและตัววัดคุณภาพลงในการ์ดโมเดลของคุณ และเพิ่มการแสดงภาพ เช่น แผนภูมิ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล

แสดงภาพผลการประเมินด้วยโมเดลการ์ด

แบ่งปันโมเดลการ์ด

คุณสามารถส่งออกการ์ดโมเดลของคุณเป็นรูปแบบ PDF เพื่อแแบ่งปันกับผู้ถือผลประโยชน์ทางธุรกิจ ทีมภายใน หรือลูกค้าของคุณได้ง่ายขึ้น