Amazon SageMaker Model Kayıt Defteri artık makine öğrenimi model yaşam döngüsü aşamalarının tanımlanmasını destekliyor
Bugün, Amazon SageMaker Model Kayıt Defteri'nin artık özel makine öğrenimi (ML) modeli yaşam döngüsü aşamalarını desteklediğini duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Bu özellik, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin modellerinin geliştirmeden üretime kadar çeşitli aşamalardaki ilerleyişini tespit ve kontrol etmesini sağlayarak model yönetimini daha da iyileştirir.
Müşteriler, makine öğrenimi modellerinin tüm yaşam döngüsünü yönetmek için Amazon SageMaker Model Kayıt Defteri'ni amaca yönelik bir meta veri deposu olarak kullanır. Bu lansmanla birlikte veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendisleri artık model kayıt defterinde makine öğrenimi modelleri için geliştirme, test ve üretim gibi özel aşamalar tanımlayabiliyor. Bu özellik, model yaşam döngüsünde eğitimden çıkarıma kadar farklı aşamalardan geçerken modellerin izlenmesini ve yönetilmesini kolaylaştırır. İlgili kişiler ayrıca modelin bir sonraki aşamaya geçmeye hazır olup olmadığını kontrol etmek için Onay Bekliyor, Onaylandı ve Reddedildi gibi aşama onay durumlarını da takip edebilir. Bu özel aşamalar ve onay durumu, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi mühendislerinin model onay iş akışlarını tanımlamasına ve uygulamasına yardımcı olarak modellerin bir sonraki aşamaya geçmeden önce belirli kriterleri karşılamasını sağlar. Müşteriler bu özel aşamaları ve onay süreçlerini uygulayarak model yönetim uygulamalarını kurum genelinde standartlaştırabilir, model ilerlemesinin daha iyi denetlenmesini sağlayabilir ve yalnızca onaylı modellerin üretim ortamlarına ulaşmasına izin verebilir.
Bu özellik, GovCloud bölgeleri dışında Amazon SageMaker Model Kayıt Defteri'nin şu anda kullanılabildiği tüm AWS bölgelerinde kullanılabilir. Daha fazla bilgi edinmek için Model Yaşam Döngünüz İçin Yapı Oluşturma bölümünü inceleyin.