Aktualisieren der Details einer Modellversion - Amazon SageMaker AI

Aktualisieren der Details einer Modellversion

Sie können Details einer bestimmten Modellversion entweder mithilfe von AWS SDK für Python (Boto3) oder der Konsole von Amazon SageMaker Studio anzeigen und aktualisieren.

Wichtig

Amazon SageMaker AI integriert Model Cards in Model Registry. Ein im Model Registry registriertes Modellpaket enthält eine vereinfachte Model Card als Bestandteil des Modellpakets. Weitere Informationen finden Sie unter Modellpaket, Modellkartenschema (Studio).

Anzeigen und Aktualisieren der Details einer Modellversion (Boto3)

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Details einer Modellversion mithilfe von Boto3 anzuzeigen.

  1. Rufen Sie die list_model_packages-API-Operation auf, um die Modellversionen in einer Modellgruppe anzuzeigen.

    sm_client.list_model_packages(ModelPackageGroupName="ModelGroup1")

    Die Antwort ist eine Liste mit Zusammenfassungen von Modellpaketen. Sie können den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Modellversionen aus dieser Liste abrufen.

    {'ModelPackageSummaryList': [{'ModelPackageGroupName': 'AbaloneMPG-16039329888329896', 'ModelPackageVersion': 1, 'ModelPackageArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-2:123456789012:model-package/ModelGroup1/1', 'ModelPackageDescription': 'TestMe', 'CreationTime': datetime.datetime(2020, 10, 29, 1, 27, 46, 46000, tzinfo=tzlocal()), 'ModelPackageStatus': 'Completed', 'ModelApprovalStatus': 'Approved'}], 'ResponseMetadata': {'RequestId': '12345678-abcd-1234-abcd-aabbccddeeff', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'x-amzn-requestid': '12345678-abcd-1234-abcd-aabbccddeeff', 'content-type': 'application/x-amz-json-1.1', 'content-length': '349', 'date': 'Mon, 23 Nov 2020 04:56:50 GMT'}, 'RetryAttempts': 0}}
  2. Rufen Sie describe_model_package auf, um die Details der Modellversion zu erfahren. Sie übergeben den ARN einer Modellversion, den Sie in der Ausgabe des Aufrufs an list_model_packages erhalten haben.

    sm_client.describe_model_package(ModelPackageName="arn:aws:sagemaker:us-east-2:123456789012:model-package/ModelGroup1/1")

    Die Ausgabe dieses Aufrufs ist ein JSON-Objekt mit den Details zur Modellversion.

    {'ModelPackageGroupName': 'ModelGroup1', 'ModelPackageVersion': 1, 'ModelPackageArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-2:123456789012:model-package/ModelGroup/1', 'ModelPackageDescription': 'Test Model', 'CreationTime': datetime.datetime(2020, 10, 29, 1, 27, 46, 46000, tzinfo=tzlocal()), 'InferenceSpecification': {'Containers': [{'Image': '257758044811.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.0-1-cpu-py3', 'ImageDigest': 'sha256:99fa602cff19aee33297a5926f8497ca7bcd2a391b7d600300204eef803bca66', 'ModelDataUrl': 's3://sagemaker-us-east-2-123456789012/ModelGroup1/pipelines-0gdonccek7o9-AbaloneTrain-stmiylhtIR/output/model.tar.gz'}], 'SupportedTransformInstanceTypes': ['ml.m5.xlarge'], 'SupportedRealtimeInferenceInstanceTypes': ['ml.t2.medium', 'ml.m5.xlarge'], 'SupportedContentTypes': ['text/csv'], 'SupportedResponseMIMETypes': ['text/csv']}, 'ModelPackageStatus': 'Completed', 'ModelPackageStatusDetails': {'ValidationStatuses': [], 'ImageScanStatuses': []}, 'CertifyForMarketplace': False, 'ModelApprovalStatus': 'PendingManualApproval', 'LastModifiedTime': datetime.datetime(2020, 10, 29, 1, 28, 0, 438000, tzinfo=tzlocal()), 'ResponseMetadata': {'RequestId': '12345678-abcd-1234-abcd-aabbccddeeff', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'x-amzn-requestid': '212345678-abcd-1234-abcd-aabbccddeeff', 'content-type': 'application/x-amz-json-1.1', 'content-length': '1038', 'date': 'Mon, 23 Nov 2020 04:59:38 GMT'}, 'RetryAttempts': 0}}

Modellpaket, Modellkartenschema (Studio)

Alle Informationen zur Modellversion sind auf der Modellkarte des Modellpakets zusammengefasst. Die Modellkarte eines Modellpakets ist eine spezielle Verwendung der Amazon SageMaker SageMaker-Modellkarte und ihr Schema ist vereinfacht. Das Modellkartenschema des Modellpakets wird in der folgenden erweiterbaren Dropdownliste angezeigt.

{ "title": "SageMakerModelCardSchema", "description": "Schema of a model package’s model card.", "version": "0.1.0", "type": "object", "additionalProperties": false, "properties": { "model_overview": { "description": "Overview about the model.", "type": "object", "additionalProperties": false, "properties": { "model_creator": { "description": "Creator of model.", "type": "string", "maxLength": 1024 }, "model_artifact": { "description": "Location of the model artifact.", "type": "array", "maxContains": 15, "items": { "type": "string", "maxLength": 1024 } } } }, "intended_uses": { "description": "Intended usage of model.", "type": "object", "additionalProperties": false, "properties": { "purpose_of_model": { "description": "Reason the model was developed.", "type": "string", "maxLength": 2048 }, "intended_uses": { "description": "Intended use cases.", "type": "string", "maxLength": 2048 }, "factors_affecting_model_efficiency": { "type": "string", "maxLength": 2048 }, "risk_rating": { "description": "Risk rating for model card.", "$ref": "#/definitions/risk_rating" }, "explanations_for_risk_rating": { "type": "string", "maxLength": 2048 } } }, "business_details": { "description": "Business details of model.", "type": "object", "additionalProperties": false, "properties": { "business_problem": { "description": "Business problem solved by the model.", "type": "string", "maxLength": 2048 }, "business_stakeholders": { "description": "Business stakeholders.", "type": "string", "maxLength": 2048 }, "line_of_business": { "type": "string", "maxLength": 2048 } } }, "training_details": { "description": "Overview about the training.", "type": "object", "additionalProperties": false, "properties": { "objective_function": { "description": "The objective function for which the model is optimized.", "function": { "$ref": "#/definitions/objective_function" }, "notes": { "type": "string", "maxLength": 1024 } }, "training_observations": { "type": "string", "maxLength": 1024 }, "training_job_details": { "type": "object", "additionalProperties": false, "properties": { "training_arn": { "description": "SageMaker Training job ARN.", "type": "string", "maxLength": 1024 }, "training_datasets": { "description": "Location of the model datasets.", "type": "array", "maxContains": 15, "items": { "type": "string", "maxLength": 1024 } }, "training_environment": { "type": "object", "additionalProperties": false, "properties": { "container_image": { "description": "SageMaker training image URI.", "type": "array", "maxContains": 15, "items": { "type": "string", "maxLength": 1024 } } } }, "training_metrics": { "type": "array", "items": { "maxItems": 50, "$ref": "#/definitions/training_metric" } }, "user_provided_training_metrics": { "type": "array", "items": { "maxItems": 50, "$ref": "#/definitions/training_metric" } }, "hyper_parameters": { "type": "array", "items": { "maxItems": 100, "$ref": "#/definitions/training_hyper_parameter" } }, "user_provided_hyper_parameters": { "type": "array", "items": { "maxItems": 100, "$ref": "#/definitions/training_hyper_parameter" } } } } } }, "evaluation_details": { "type": "array", "default": [], "items": { "type": "object", "required": [ "name" ], "additionalProperties": false, "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,63}" }, "evaluation_observation": { "type": "string", "maxLength": 2096 }, "evaluation_job_arn": { "type": "string", "maxLength": 256 }, "datasets": { "type": "array", "items": { "type": "string", "maxLength": 1024 }, "maxItems": 10 }, "metadata": { "description": "Additional attributes associated with the evaluation results.", "type": "object", "additionalProperties": { "type": "string", "maxLength": 1024 } }, "metric_groups": { "type": "array", "default": [], "items": { "type": "object", "required": [ "name", "metric_data" ], "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,63}" }, "metric_data": { "type": "array", "items": { "anyOf": [ { "$ref": "#/definitions/simple_metric" }, { "$ref": "#/definitions/linear_graph_metric" }, { "$ref": "#/definitions/bar_chart_metric" }, { "$ref": "#/definitions/matrix_metric" } ] } } } } } } } }, "additional_information": { "additionalProperties": false, "type": "object", "properties": { "ethical_considerations": { "description": "Ethical considerations for model users.", "type": "string", "maxLength": 2048 }, "caveats_and_recommendations": { "description": "Caveats and recommendations for model users.", "type": "string", "maxLength": 2048 }, "custom_details": { "type": "object", "additionalProperties": { "$ref": "#/definitions/custom_property" } } } } }, "definitions": { "source_algorithms": { "type": "array", "minContains": 1, "maxContains": 1, "items": { "type": "object", "additionalProperties": false, "required": [ "algorithm_name" ], "properties": { "algorithm_name": { "description": "The name of the algorithm used to create the model package. The algorithm must be either an algorithm resource in your SageMaker AI account or an algorithm in AWS Marketplace that you are subscribed to.", "type": "string", "maxLength": 170 }, "model_data_url": { "description": "Amazon S3 path where the model artifacts, which result from model training, are stored.", "type": "string", "maxLength": 1024 } } } }, "inference_specification": { "type": "object", "additionalProperties": false, "required": [ "containers" ], "properties": { "containers": { "description": "Contains inference related information used to create model package.", "type": "array", "minContains": 1, "maxContains": 15, "items": { "type": "object", "additionalProperties": false, "required": [ "image" ], "properties": { "model_data_url": { "description": "Amazon S3 path where the model artifacts, which result from model training, are stored.", "type": "string", "maxLength": 1024 }, "image": { "description": "Inference environment path. The Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) path where inference code is stored.", "type": "string", "maxLength": 255 }, "nearest_model_name": { "description": "The name of a pre-trained machine learning benchmarked by an Amazon SageMaker Inference Recommender model that matches your model.", "type": "string" } } } } } }, "risk_rating": { "description": "Risk rating of model.", "type": "string", "enum": [ "High", "Medium", "Low", "Unknown" ] }, "custom_property": { "description": "Additional property.", "type": "string", "maxLength": 1024 }, "objective_function": { "description": "Objective function for which the training job is optimized.", "additionalProperties": false, "properties": { "function": { "type": "string", "enum": [ "Maximize", "Minimize" ] }, "facet": { "type": "string", "maxLength": 63 }, "condition": { "type": "string", "maxLength": 63 } } }, "training_metric": { "description": "Training metric data.", "type": "object", "required": [ "name", "value" ], "additionalProperties": false, "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,255}" }, "notes": { "type": "string", "maxLength": 1024 }, "value": { "type": "number" } } }, "training_hyper_parameter": { "description": "Training hyperparameter.", "type": "object", "required": [ "name", "value" ], "additionalProperties": false, "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,255}" }, "value": { "type": "string", "pattern": ".{1,255}" } } }, "linear_graph_metric": { "type": "object", "required": [ "name", "type", "value" ], "additionalProperties": false, "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,255}" }, "notes": { "type": "string", "maxLength": 1024 }, "type": { "type": "string", "enum": [ "linear_graph" ] }, "value": { "anyOf": [ { "type": "array", "items": { "type": "array", "items": { "type": "number" }, "minItems": 2, "maxItems": 2 }, "minItems": 1 } ] }, "x_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_string" }, "y_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_string" } } }, "bar_chart_metric": { "type": "object", "required": [ "name", "type", "value" ], "additionalProperties": false, "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,255}" }, "notes": { "type": "string", "maxLength": 1024 }, "type": { "type": "string", "enum": [ "bar_chart" ] }, "value": { "anyOf": [ { "type": "array", "items": { "type": "number" }, "minItems": 1 } ] }, "x_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_array" }, "y_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_string" } } }, "matrix_metric": { "type": "object", "required": [ "name", "type", "value" ], "additionalProperties": false, "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,255}" }, "notes": { "type": "string", "maxLength": 1024 }, "type": { "type": "string", "enum": [ "matrix" ] }, "value": { "anyOf": [ { "type": "array", "items": { "type": "array", "items": { "type": "number" }, "minItems": 1, "maxItems": 20 }, "minItems": 1, "maxItems": 20 } ] }, "x_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_array" }, "y_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_array" } } }, "simple_metric": { "description": "Metric data.", "type": "object", "required": [ "name", "type", "value" ], "additionalProperties": false, "properties": { "name": { "type": "string", "pattern": ".{1,255}" }, "notes": { "type": "string", "maxLength": 1024 }, "type": { "type": "string", "enum": [ "number", "string", "boolean" ] }, "value": { "anyOf": [ { "type": "number" }, { "type": "string", "maxLength": 63 }, { "type": "boolean" } ] }, "x_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_string" }, "y_axis_name": { "$ref": "#/definitions/axis_name_string" } } }, "axis_name_array": { "type": "array", "items": { "type": "string", "maxLength": 63 } }, "axis_name_string": { "type": "string", "maxLength": 63 } } }

Details einer Modellversion anzeigen und aktualisieren (Studio oder Studio Classic)

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Details einer Modellversion anzuzeigen und zu aktualisieren, je nachdem, ob Sie Studio oder Studio Classic verwenden. In Studio Classic können Sie den Genehmigungsstatus für eine Modellversion aktualisieren. Details hierzu finden Sie unter Aktualisieren des Genehmigungsstatus eines Modells. In Studio hingegen erstellt SageMaker AI eine Modellkarte für ein Modellpaket, und die Benutzeroberfläche der Modellversion bietet Optionen zum Aktualisieren von Details auf der Modellkarte.

Studio
  1. Öffnen Sie die SageMaker-Studio-Konsole, indem Sie die Anweisungen unter Starten von Amazon SageMaker Studio befolgen.

  2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Modelle aus dem Menu aus.

  3. Wählen Sie die Registerkarte Registrierte Modelle, falls diese noch nicht ausgewählt ist.

  4. Wählen Sie direkt unter der Registerkarte Registrierte Modelle die Option Modellgruppen aus, sofern diese Option nicht bereits ausgewählt ist.

  5. Wählen Sie den Namen der Modellgruppe aus, die die anzuzeigende Modellversion enthält.

  6. Wählen Sie in der Liste der Modellversionen diejenige aus, die Sie anzeigen möchten.

  7. Wählen Sie eine der folgenden Registerkarten.

    • Schulung: Zum Anzeigen oder Bearbeiten von Details zu Ihrem Trainingsjob, einschließlich Leistungskennzahlen, Artefakten, IAM-Rolle und Verschlüsselung sowie Containern. Weitere Informationen finden Sie unter Fügen Sie einen Trainingsjob hinzu (Studio).

    • Evaluieren: Zum Anzeigen oder Bearbeiten von Details zu Ihrem Trainingsjob, z. B. Leistungskennzahlen, Bewertungsdatensätze und Sicherheit. Weitere Informationen finden Sie unter Fügen Sie einen Bewertungsjob hinzu (Studio).

    • Prüfung: Zum Anzeigen oder Bearbeiten allgemeiner Details in Bezug auf den Geschäftszweck, die Nutzung, das Risiko und technische Details wie Algorithmus und Leistungseinschränkungen des Modells. Weitere Informationen finden Sie unter Aktualisieren Sie die Prüfungsinformationen (Governance) (Studio).

    • Bereitstellen: Um den Speicherort Ihres Inferenz-Image-Containers und der Instances, aus denen der Endpunkt besteht, anzuzeigen oder zu bearbeiten. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungsinformationen aktualisieren (Studio).

Studio Classic
  1. Melden Sie sich bei Amazon SageMaker Studio Classic an. Weitere Informationen finden Sie unter Starten von Amazon SageMaker Studio Classic.

  2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich das Symbol Home ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Wählen Sie Modelle und dann Modellverzeichnis.

  4. Wählen Sie aus der Liste der Modellgruppen den Namen der Modellgruppe aus, die Sie anzeigen möchten.

  5. Eine neue Registerkarte mit einer Liste der Modellversionen in der Modellgruppe wird angezeigt.

  6. Wählen Sie in der Liste der Modellversionen den Namen der Modellversion aus, für die Sie Details anzeigen möchten.

  7. Wählen Sie auf der sich öffnenden Registerkarte Modellversion eine der folgenden Optionen aus, um Details zur Modellversion anzuzeigen:

    • Aktivität: Zeigt Ereignisse für die Modellversion an, z. B. Aktualisierungen des Genehmigungsstatus.

    • Modellqualität: Meldet Metriken im Zusammenhang mit Ihren Model Monitor-Modellqualitätsprüfungen, bei denen Modellvorhersagen mit Ground Truth verglichen werden. Weitere Informationen zu den Qualitätsprüfungen von Model Monitor-Modellen finden Sie unter Modellqualität.

    • Erklärbarkeit: Meldet Metriken im Zusammenhang mit Ihren Model Monitor-Funktionszuordnungsprüfungen, mit denen die relative Rangfolge Ihrer Merkmale in Trainingsdaten mit Live-Daten verglichen wird. Weitere Informationen zu Model Monitor-Erläuterungsprüfungen finden Sie unter Feature-Attributions-Drift für Modelle in der Produktion.

    • Bias: Meldet Metriken im Zusammenhang mit Ihren Model Monitor Bias-Drift-Prüfungen, bei denen die Verteilung von Live-Daten mit Trainingsdaten verglichen wird. Weitere Informationen zu Bias-Drift-Prüfungen in Model Monitor finden Sie unter Bias-Drift bei Modellen in der Produktion.

    • Empfehlung für Inferenzen: Bietet Empfehlungen für erste Instances für eine optimale Leistung auf der Grundlage Ihres Modells und Ihrer Beispiel-Payloads.

    • Auslastungstest: Führt Lasttests für die Instance-Typen Ihrer Wahl durch, wenn Sie Ihre spezifischen Produktionsanforderungen wie Latenz- und Durchsatzbeschränkungen angeben.

    • Inferenzspezifikation: Zeigt Instance-Typen für Ihre Inferenz- und Transformationsaufträge in Echtzeit sowie Informationen zu Ihren Amazon ECR-Containern an.

    • Informationen: Zeigt Informationen wie das Projekt, mit dem die Modellversion verknüpft ist, die Pipeline, die das Modell generiert hat, die Modellgruppe und den Speicherort des Modells in Amazon S3 an.