Aggiornamento dello stato di approvazione di un modello
Dopo aver creato una versione del modello, in genere si desidera valutarne le prestazioni prima di distribuirlo su un endpoint di produzione. Se la versione del modello soddisfa i requisiti, è possibile aggiornare lo stato di approvazione a Approved. L'impostazione dello stato su Approved può avviare la distribuzione CI/CD per il modello. Se la versione del modello non soddisfa i requisiti, è possibile aggiornare lo stato di approvazione a Rejected.
Puoi aggiornare manualmente lo stato di approvazione di una versione del modello dopo averla registrata o creare una fase di condizione per valutare il modello quando crei una pipeline SageMaker AI. Per informazioni sulla creazione di una fase di condizione in una pipeline SageMaker AI, consulta Fasi delle pipeline.
Quando utilizzi uno dei modelli di progetto forniti da SageMaker AI e lo stato di approvazione di una versione del modello cambia, si verifica quanto segue. Vengono mostrate solo le transizioni valide.
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PendingManualApproval-Approved: avvia la distribuzione CI/CD per la versione del modello approvata -
PendingManualApproval-Rejected: nessuna azione -
Rejected-Approved: avvia la distribuzione CI/CD per la versione del modello approvata -
Approved-Rejected: avvia CI/CD per distribuire la versione più recente del modello con lo statoApproved
Puoi aggiornare lo stato di approvazione di una versione del modello utilizzando AWS SDK per Python (Boto3) o la console di Amazon SageMaker Studio. Puoi aggiornare lo stato di approvazione di una versione del modello anche nel contesto di una fase di condizione in una pipeline SageMaker AI. Per informazioni sull’utilizzo di una fase di approvazione del modello in una pipeline SageMaker AI, consulta Panoramica su Pipelines.
Aggiornamento dello stato di approvazione di un modello (boto3)
Dopo aver creato la versione del modello in Registrazione di una versione del modello, imposta ModelApprovalStatus su PendingManualApproval. È possibile aggiornare lo stato di approvazione del modello chiamando update_model_package. Si noti che è possibile automatizzare questo processo scrivendo codice che, ad esempio, imposta lo stato di approvazione di un modello in base al risultato di una valutazione di alcune misure delle prestazioni del modello. È inoltre possibile creare una fase in una pipeline che distribuisca automaticamente una nuova versione del modello quando viene approvata. Il seguente frammento di codice mostra come modificare manualmente lo stato di approvazione in Approved.
model_package_update_input_dict = { "ModelPackageArn" : model_package_arn, "ModelApprovalStatus" : "Approved" } model_package_update_response = sm_client.update_model_package(**model_package_update_input_dict)
Aggiornamento dello stato di approvazione di un modello (Studio o Studio Classic)
Per modificare manualmente lo stato di approvazione nella console di Amazon SageMaker Studio, completa la procedura seguente a seconda che utilizzi Studio o Studio Classic.