Amazon SageMaker ile Makine Öğrenimi Yönetimi
Erişim kontrolünü basitleştirin ve şeffaflığı artırın
Makine öğrenimi (ML) uygulayıcılarının SageMaker ile daha hızlı çalışmaya başlamasını sağlayan özelleştirilmiş roller oluşturun.
Model belgelerini kolaylaştırın ve tasarımdan dağıtıma kadar temel varsayımlar, özellikler ve yapay yapıtlara ilişkin görünürlük sağlayın.
Birleşik bir görünüm aracılığıyla tüm modeller, uç noktalar ve model izleme işleri için performansı hızlı şekilde denetleyin ve sorunları giderin.
Beklenen model davranışından sapmaların yanı sıra eksik veya etkin olmayan denetim işlerini otomatik uyarılarla izleyin.
Amazon SageMaker, makine öğrenimini sorumlu bir şekilde uygulamanıza yardımcı olmak için amaca yönelik oluşturulmuş yönetim araçları sağlar. Amazon SageMaker Rol Yöneticisi ile yöneticiler minimum yetkileri dakikalar içinde tanımlayabilir. Amazon SageMaker Model Kartları, tasarımdan dağıtıma kadar amaçlanan kullanımlar, risk derecelendirmeleri ve eğitim ayrıntıları gibi temel model bilgilerinin yakalanmasını, alınmasını ve paylaşılmasını kolaylaştırır. Amazon SageMaker Model Panosu, üretimdeki model davranışı hakkında tek bir yerden bilgi almanızı sağlar.
SageMaker ile ML modellerinizin görünürlüğünü nasıl iyileştireceğinizi öğrenmek için bu videoyu izleyin.
Nasıl çalışır?
Amazon SageMaker ile makine öğrenimi yönetimi, erişim kontrolünü basitleştirmeniz ve makine öğrenimi projeleriniz üzerinde şeffaflığı artırmanız hususunda size yardımcı olmak için SageMaker Rol Yöneticisi, SageMaker Model Kartları ve SageMaker Model Panosunu kullanır.
Amazon SageMaker üç ana makine öğrenimi yönetim özelliği içerir, bunlar; Amazon SageMaker Rol Yönetimi, Amazon SageMaker Model Kartları ve Amazon SageMaker Model Panosu. Şemanın ilk bölümü “Amazon SageMaker ile Makine Öğrenimi yönetimi” başlığını taşır. Açıklamada “Erişim kontrolünü basitleştirin ve makine öğrenimi projeleriniz üzerinde şeffaflığı artırın” bilgisi verilmektedir.
İkinci bölümde SageMaker Rol Yöneticisini içeren katılım süreci anlatılır. SageMaker Rol Yöneticisi, makine öğrenimi görevleri için yetki kurulumunu basitleştirerek ve özel IAM politikasını otomatik olarak oluşturarak dakikalar içinde minimum yetkileri tanımlar.
Üçüncü bölümde modellerin hazırlanması, oluşturulması, eğitilmesi, devreye alınması ve izlenmesi kapsanan model yaşam döngüsünün bir parçası sunulur. SageMaker Model Kartları ile model belgelerini merkezileştirebilir ve standartlaştırabilir, model ayrıntılarını otomatik olarak doldurabilir ve PDF olarak dışa aktarabilirsiniz. SageMaker Model Panosu ile birleşik bir görünüm aracılığı ile model performansını denetleyebilir, model öngörülerine tek bir yerden erişebilir ve yerleşik bildirimler alabilirsiniz.
SageMaker Model Kartları ve SageMaker Model Panosu, modellerin çalışmasını izlemek için kullanabileceğiniz Amazon SageMaker Model İzleyici ve sapmaları tespit etmenize ve model davranışını açıklamanıza yardımcı olan Amazon SageMaker Clarify ile entegre şekildedir.
Temel özellikler
SageMaker Rol Yöneticisi ile minimum yetkileri dakikalar içinde tanımlayın
ML etkinlikleri için izinleri basitleştirin
SageMaker Rol Yöneticisi, önceden oluşturulmuş AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) politikaları kataloğu aracılığıyla ML etkinlikleri ve kişilikler için bir dizi temel izin sunar. ML etkinlikleri, veri hazırlama ve eğitim içerebilir ve kişiler, ML mühendisleri ve veri bilimcilerinden oluşabilir. Temel yetkileri koruyabilir veya özel ihtiyaçlarınıza göre daha fazla özelleştirebilirsiniz.
IAM politikası oluşturmayı otomatikleştirin
Kendi kendine yönlendirilen birkaç bilgi istemi ile ağ erişim sınırları ve şifreleme anahtarları gibi genel yönetim yapılarını hızlı bir şekilde işleyebilirsiniz. SageMaker Rol Yöneticisi daha sonra IAM politikasını otomatik olarak oluşturacaktır. Oluşturulan rolü ve ilişkili politikaları AWS IAM konsolu aracılığı ile keşfedebilirsiniz.
Yönetilen politikalarınızı ekleyin
Yetkileri kullanım durumunuza göre daha da uyarlama yapmak için, yönetilen IAM politikanızı SageMaker Rol Yöneticisi ile oluşturduğunuz IAM rolüne ekleyin. AWS ürünlerinde rolleri tanımlamaya ve düzenlemeye yardımcı olacak etiketler de ekleyebilirsiniz.
SageMaker Model Kartları ile model dokümantasyonunu kolaylaştırın
Model bilgilerini yakalama
SageMaker Model Kartları, Amazon SageMaker Konsolunda model bilgileri için bir depo görevi görür ve makine öğrenimini sorunsuz bir şekilde uygulayabilmeniz için model dokümantasyonunu merkezileştirmenize ve standartlaştırmanıza yardımcı olur. Dokümantasyon sürecini hızlandırmak için giriş verileri, eğitim ortamları ve eğitim sonuçları gibi eğitim detaylarını otomatik olarak doldurabilirsiniz. Model amacı ve performans hedefleri gibi detayları de ekleyebilirsiniz.
Değerlendirme sonuçlarını görselleştirme
Sapma ve kalite ölçümleri gibi model değerlendirme sonuçlarını model kartınıza ekleyebilir ve model performansına ilişkin önemli öngörüler kazanmak için grafikler gibi görselleştirme araçları ekleyebilirsiniz.
Model kartlarını paylaşma
İş paydaşları, şirket içi ekipler veya müşterinizle daha kolay paylaşım yapmak için model kartlarınızı PDF formatında dışa aktarabilirsiniz.
SageMaker Model Panosu ile birleşik model izlemesi elde edin
Model davranışını takip etme
SageMaker Model Panosu, dağıtılan modellere ve uç noktalara ilişkin kapsamlı bir genel bakış sunar, bu şekilde kaynakları ve model davranış ihlallerini tek bir yerden kontrol edebilirsiniz. Model davranışlarını dört boyutta izleyebilirsiniz, bunlar; veri kalitesi, model kalitesi, sapma kayması ve özellik ilişkilendirme kayması. SageMaker Model Panosu, Amazon SageMaker Model İzleyici ve Amazon SageMaker Clarify entegrasyonu ile davranışı izler.
Yukarıda gösterilen risk derecelendirmesi yalnızca örnek niteliğindedir ve sağladığınız girdilere göre değişebilir.
Uyarıları otomatikleştirin
SageMaker Model Panosu, eksik ve etkin olmayan model izleme işleri ve model davranışındaki sapmalar için uyarılar almak ve uyarı oluşturmak için entegre bir deneyim sunar.
Yukarıda gösterilen risk derecelendirmesi yalnızca örnek niteliğindedir ve sağladığınız girdilere göre değişebilir.
Model sapmalarını giderme
Ayrı ayrı modelleri daha fazla inceleyebilir ve zaman içinde model performansını etkileyen faktörleri analiz edebilirsiniz. Daha sonra, düzeltme önlemleri almak için makine öğrenimi uygulayıcıları ile takip edebilirsiniz.
Müşteriler
“United Hava Yollarında kişiselleştirilmiş teklifler sunarak müşteri deneyimini iyileştirmek için makine öğrenimini (ML) kullanıyoruz ve müşterilerin Seyahate Hazırlık Merkezini kullanarak hazır olmalarını sağlıyoruz. Makine öğrenimi kullanımımız aynı zamanda havaalanı operasyonlarına, ağ planlamasına, uçuş planlamasını kapsamaktadır. Pandemi döneminden çıkarken Amazon SageMaker, Seyahate Hazırlık Merkezinde kritik bir rol oynamıştır ve dokümantasyon tabanlı model otomasyonu kullanarak geniş hacimli COVID test sertifikalarını ve aşı kartlarını işlememize olanak sağlamıştır. Amazon SageMaker’ın yeni yönetim özellikleriyle, makine öğrenimi modellerimiz üzerinde daha fazla kontrol ve görünürlük elde ettik. SageMaker Rol Yöneticisi, IAM rolüne bağlı her bir kişi için temel yetkiler ve makine öğrenimi etkinlikleri sağlayarak kullanıcı kurulum sürecini önemli ölçüde basitleştirir. SageMaker Model Kartları ile ekiplerimiz inceleme için proaktif olarak model bilgilerini yakalayabilmek ve paylaşabilmek ile birlikte SageMaker Model Panosunu kullanarak dahili makine öğrenimi platformumuz olan MARS'ta dağıtılan modelleri arayabilir ve görüntüleyebiliriz. Tüm bu yeni yönetim özellikleriyle, zamandan önemli derecede tasarruf ediyoruz ve ölçeği artırabiliyoruz.”
Ashok Srinivas, Makine Öğrenimi Mühendisliği ve Operasyonları Yönetici, United Hava Yolları
"Capitec'te, ürün yelpazemizde farklı makine öğrenimi çözümleri oluşturan çok çeşitli veri bilimcilerimiz bulunur. Makine öğrenimi mühendislerimiz, tüm bu makine öğrenimi çözümlerinin geliştirilmesini ve dağıtımını desteklemek için Amazon SageMaker üzerinde oluşturulmuş merkezi bir modelleme platformunu yönetir. Herhangi bir yerleşik araç olmaksızın, modelleme çabalarını izleme, bozuk dokümantasyona ve model görünürlüğünün olmamasına yol açar. SageMaker Model Kartları ile çok sayıda model meta verisini birleşik bir ortamda takip edebiliriz ve SageMaker Model Panosu bize her modelin performansına ilişkin görünürlük sağlar. Ayrıca SageMaker Rol Yöneticisi, farklı ürün gruplarımızdaki veri bilimcileri için erişimi yönetme sürecini basitleştirir. Bunların her biri, model yönetiminin bir finansal hizmet sağlayıcı olarak müşterilerimizin bize duyduğu güveni garanti etmeye yeterli olmasına katkıda bulunur."
Dean Matter, Makine Öğrenimi Mühendisi, Capitec Bank
Kaynaklar
SageMaker ML yönetişimi özelliklerini nasıl kullanacağınızı öğrenmek için teknik belgeleri görüntüleyin.
Makine öğrenimi iş yükleriyle yönetim araçları entegrasyonunu hızlandırın.
SageMaker için yeni ML yönetişimi araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
AWS re:Invent 2022’den "SageMaker’da kapsamlı kontrol ve şeffaflık ile makine öğrenimi yönetişimini iyileştirin” oturumu.
Amazon SageMaker Rol Yöneticisi ile özelleştirilmiş izinleri dakikalar içinde tanımlayın.