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Modèles SageMaker de cartes Amazon
Important
Amazon SageMaker Model Card est intégré au SageMaker Model Registry. Si vous enregistrez un modèle dans Model Registry, vous pouvez utiliser l'intégration pour ajouter des informations d'audit. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Mettre à jour les détails d'une version de modèle.
Utilisez Amazon SageMaker Model Cards pour documenter les détails essentiels de vos modèles d'apprentissage automatique (ML) en un seul endroit afin de rationaliser la gouvernance et les rapports. Les cartes modèles peuvent vous aider à recueillir des informations clés sur vos modèles tout au long de leur cycle de vie et à mettre en œuvre des pratiques responsables en matière d'IA.
Les détails du catalogue tels que l'utilisation prévue et l'évaluation des risques d'un modèle, les détails et les mesures de l'entraînement, les résultats de l'évaluation et les observations, ainsi que des rappels supplémentaires tels que des considérations, des recommandations et des informations personnalisées. En créant des fiches modèles, vous pouvez :
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Fournir des conseils sur la façon dont un modèle doit être utilisé.
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Soutenir les activités d'audit avec des descriptions détaillées de l'entraînement et des performances des modèles.
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Expliquer comment un modèle est destiné à soutenir les objectifs commerciaux.
Les fiches modèles fournissent des conseils prescriptifs sur les informations à documenter et incluent des champs permettant d'ajouter des informations personnalisées. Après avoir créé un modèle de carte, vous pouvez l'exporter vers un PDF ou le télécharger pour le partager avec les parties prenantes concernées. Toute modification autre qu'une mise à jour du statut d'approbation apportée à une fiche modèle entraîne la création de versions supplémentaires de la fiche modèle, ce qui permet de disposer d'un enregistrement immuable des modifications apportées au modèle.
Rubriques
Prérequis
Pour commencer à utiliser Amazon SageMaker Model Cards, vous devez être autorisé à créer, modifier, afficher et exporter des modèles de cartes.
Utilisations prévues d'un modèle
La spécification des utilisations prévues d'un modèle permet de garantir que les développeurs et les utilisateurs du modèle disposent des informations dont ils ont besoin pour former ou déployer le modèle de manière responsable. Les utilisations prévues d'un modèle doivent décrire les scénarios dans lesquels il est approprié d'utiliser le modèle ainsi que ceux dans lesquels il n'est pas recommandé de l'utiliser.
Nous vous recommandons d'inclure :
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L'objectif général du modèle
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Les cas d'utilisation auxquels le modèle était destiné
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Les ces cas d'utilisation auxquels le modèle n'était pas destiné
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Les hypothèses formulées lors de l'élaboration du modèle
Les utilisations prévues d'un modèle vont au-delà des détails techniques et décrivent la manière dont un modèle doit être utilisé en production, les scénarios dans lesquels il est approprié de l'utiliser et des considérations supplémentaires telles que le type de données à utiliser avec le modèle ou toute hypothèse formulée au cours du développement.
Évaluations de risque
Les développeurs créent des modèles de machine learning pour des cas d'utilisation présentant différents niveaux de risque. Par exemple, un modèle qui approuve les demandes de prêt peut présenter un risque supérieur à celui d'un modèle qui détecte la catégorie d'un e-mail. Compte tenu de la diversité des profils de risque d'un modèle, les fiches modèles fournissent un champ vous permettant de classer le niveau de risque d'un modèle.
Cette note de risque peut être unknown, low, medium ou high. Utilisez ces champs d'évaluation des risques pour étiqueter les modèles à risque inconnu, faible, moyen ou élevé, et ainsi aider votre organisation à se conformer aux règles existantes concernant la mise en production de certains modèles.
JSONSchéma de carte modèle
Les détails de l'évaluation d'un modèle de carte doivent être fournis sous JSON format. Si vous disposez de rapports d'évaluation de JSON format existants générés par SageMaker SageMaker Clarify ou Model Monitor, téléchargez-les sur Amazon S3 et fournissez un S3 URI pour analyser automatiquement les métriques d'évaluation. Pour plus d'informations et des exemples de rapports, consultez le dossier d'exemples de métriques
Lorsque vous créez une carte modèle à l'aide de SageMaker PythonSDK, le contenu du modèle doit se trouver dans le JSON schéma de la carte modèle et fourni sous forme de chaîne. Fournissez un contenu de modèle similaire à l'exemple ci-dessous.
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"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 the model will optimize for", "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": { 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The algorithm must be either an algorithm resource in your SageMaker account or an algorithm in AWS Marketplace that you are subscribed to.", "type": "string", "maxLength": 170 }, "model_data_url": { "description": "The 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 which were used to create model package.", "type": "array", "minContains": 1, "maxContains": 15, "items": { "type": "object", "additionalProperties": false, "required": [ "image" ], "properties": { "model_data_url": { "description": "The Amazon S3 path where the model artifacts, which result from model training, are stored.", "type": "string", "maxLength": 1024 }, "image": { "description": "Inference environment path. 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