详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用 Amazon SageMaker 统一模型卡和模型注册表改进模型治理
现在，您可以使用 Amazon SageMaker 模型卡在 Amazon SageMaker 模型注册表中注册机器学习 (ML) 模型，只需单击几下即可直接在 SageMaker 模型注册表中管理特定模型版本的治理信息。在本文中，我们讨论了一项支持将模型卡与模型注册表集成的新功能。我们讨论了使用注册模型版本管理模型卡的解决方案架构和最佳实践，并逐步介绍如何使用模型注册表中的集成来设置、操作和管理您的模型。
来源:亚马逊云科技 _机器学习现在，您可以使用 Amazon SageMaker 模型卡在 Amazon SageMaker 模型注册表中注册机器学习 (ML) 模型，只需单击几下即可直接在 SageMaker 模型注册表中管理特定模型版本的治理信息。
Amazon SageMaker 模型注册表 Amazon SageMaker 模型卡模型卡是注册 ML 模型的重要组成部分，它提供了一种标准化的方式来记录和传达关键模型元数据，包括预期用途、性能、风险和业务信息。这种透明度对于注册模型尤其重要，这些模型通常部署在高风险或受监管的行业，例如金融服务和医疗保健。通过包含详细的模型卡，组织可以建立其 ML 系统的负责任的开发，从而使治理团队能够做出更明智的决策。
在使用 ML 模型解决业务问题时，客户希望改进他们的方法并在 SageMaker 模型注册表中注册该模型的多个版本以找到最佳候选模型。为了有效地操作和管理这些不同的模型版本，客户希望能够将模型卡与特定模型版本明确关联起来。缺乏统一的用户体验给客户带来了挑战，他们需要一种更简化的方式来注册和管理他们的模型。
由于 SageMaker 模型卡和 SageMaker 模型注册表是基于单独的 API 构建的，因此关联模型信息并全面了解模型开发生命周期是一项挑战。集成模型信息然后在不同阶段共享它变得越来越困难。这需要自定义集成工作以及复杂的 AWS 身份和访问管理 (IAM) 策略管理，这进一步使模型治理过程复杂化。
AWS 身份和访问管理