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Amazon SageMaker ML Lineage Tracking
Wichtig
Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis jetzt Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich konkret auf die Verwendung der Studio-Classic-Anwendung. Informationen zur Verwendung der aktualisierten Studio-Konfiguration finden Sie unter Amazon SageMaker Studio.
Studio Classic wird weiterhin für bestehende Workloads beibehalten, ist aber nicht mehr für das Onboarding verfügbar. Sie können nur vorhandene Studio Classic-Anwendungen beenden oder löschen und keine neuen erstellen. Wir empfehlen Ihnen, Ihren Workload auf das neue Studio-Erlebnis zu migrieren.
Amazon SageMaker ML Lineage Tracking erstellt und speichert Informationen über die Schritte eines Machine Learning-Workflows (ML) von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung. Mit den Tracking-Informationen können Sie die Workflow-Schritte reproduzieren, die Herkunft von Modellen und Datensätzen verfolgen und Standards für Modellverwaltung und Prüfung festlegen.
SageMaker Die Lineage Tracking-Funktion von AI funktioniert im Backend, um alle Metadaten zu verfolgen, die mit Ihren Workflows für Modelltraining und -bereitstellung verknüpft sind. Dazu gehören Ihre Trainingsaufträge, die verwendeten Datensätze, Pipelines, Endpunkte und die tatsächlichen Modelle. Sie können den Lineage Service jederzeit abfragen, um genau die Artefakte zu finden, die zum Trainieren eines Modells verwendet wurden. Mithilfe dieser Artefakte können Sie denselben ML-Workflow neu erstellen, um das Modell zu reproduzieren, sofern Sie Zugriff auf den genauen Datensatz haben, der verwendet wurde. Eine Testkomponente verfolgt den Trainingsjob. Diese Testkomponente enthält alle Parameter, die im Rahmen des Trainingsauftrags verwendet wurden. Wenn Sie nicht den gesamten Workflow erneut ausführen müssen, können Sie den Trainingsjob reproduzieren, um dasselbe Modell abzuleiten.
Mit SageMaker AI Lineage Tracking können Datenwissenschaftler und Modellbauer Folgendes tun:
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Behalten Sie einen laufenden Verlauf der Experimente zur Modellentdeckung bei.
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Richten Sie die Modell-Governance ein, indem Sie die Artefakte der Modellherkunft zur Prüfung und Überprüfung der Einhaltung von Vorschriften verfolgen.
Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel für ein Liniendiagramm, das Amazon SageMaker AI automatisch in einem ML-Workflow für end-to-end Modelltraining und -bereitstellung erstellt.
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