Visualizza e aggiorna i dettagli di una versione del modello (Boto3)Visualizza e aggiorna i dettagli di una versione del modello (Studio o Studio Classic)

Visualizza e aggiorna i dettagli di una versione del modello

Puoi visualizzare e aggiornare i dettagli di una versione specifica del modello utilizzando la console AWS SDK for Python (Boto3) o Amazon SageMaker Studio.

Importante

Amazon SageMaker integra Model Cards nel Model Registry. Un pacchetto modello registrato nel Model Registry include una Model Card semplificata come componente del pacchetto modello. Per ulteriori informazioni, consulta Pacchetto modello, schema della scheda modello (Studio).

Visualizza e aggiorna i dettagli di una versione del modello (Boto3)

Per visualizzare i dettagli di una versione del modello usando boto3, completa la seguente procedura.

Chiamate l'operazione list_model_packages API per visualizzare le versioni del modello in un gruppo di modelli.


sm_client.list_model_packages(ModelPackageGroupName="ModelGroup1")

La risposta è un elenco riepilogativo dei pacchetti di modelli. Puoi ottenere il nome della risorsa Amazon (ARN) delle versioni del modello da questo elenco.


{'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}}

Richiama describe_model_package per i dettagli della versione del modello. Puoi trasmettere l'ARN di una versione del modello da cui hai ricevuto l'output della chiamata a list_model_packages.


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

L'output di questa chiamata è un oggetto JSON con i dettagli della versione del modello.


{'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}}

Pacchetto modello, schema della scheda modello (Studio)

Tutti i dettagli relativi alla versione del modello sono racchiusi nella scheda modello del pacchetto modello. La scheda modello di un pacchetto modello è un uso speciale della Amazon SageMaker Model Card e il suo schema è semplificato. Lo schema della scheda modello del pacchetto modello è mostrato nel seguente menu a discesa espandibile.


{
  "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 account or an algorithm in Marketplace AWS 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
    }
  }
}

Visualizza e aggiorna i dettagli di una versione del modello (Studio o Studio Classic)

Per visualizzare e aggiornare i dettagli di una versione del modello, completa i seguenti passaggi a seconda che utilizzi Studio o Studio Classic. In Studio Classic, è possibile aggiornare lo stato di approvazione per una versione del modello. Per informazioni dettagliate, vedi Aggiornamento dello stato di approvazione di un modello. In Studio, invece, SageMaker crea una scheda modello per un pacchetto modello e l'interfaccia utente della versione del modello offre opzioni per aggiornare i dettagli nella scheda modello.

Studio

Apri la console SageMaker Studio seguendo le istruzioni in Launch Amazon SageMaker Studio.
Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Modelli dal menu.
Scegli la scheda Modelli registrati, se non è già selezionata.
Immediatamente sotto l'etichetta della scheda Modelli registrati, scegli Gruppi di modelli, se non è già selezionato.
Selezionate il nome del gruppo di modelli contenente la versione del modello da visualizzare.
Nell'elenco delle versioni del modello, selezionare la versione del modello da visualizzare.
Scegli una delle seguenti schede.
- Formazione: per visualizzare o modificare i dettagli relativi al tuo lavoro di formazione, tra cui metriche delle prestazioni, artefatti, ruolo e crittografia IAM e contenitori. Per ulteriori informazioni, consulta Informazioni sul lavoro di formazione (Studio).
- Valuta: per visualizzare o modificare i dettagli relativi al tuo lavoro di formazione, come le metriche delle prestazioni, i set di dati di valutazione e la sicurezza. Per ulteriori informazioni, consulta Informazioni sulla mansione di valutazione (Studio).
- Verifica: per visualizzare o modificare dettagli di alto livello relativi allo scopo aziendale, all'utilizzo, al rischio e ai dettagli tecnici del modello, come algoritmi e limitazioni delle prestazioni. Per ulteriori informazioni, consulta Informazioni di audit (governance) (Studio).
- Implementazione: per visualizzare o modificare la posizione del contenitore di immagini di inferenza e delle istanze che compongono l'endpoint. Per ulteriori informazioni, consulta Informazioni sulla distribuzione (Studio).

Studio Classic

Accedi ad Amazon SageMaker Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta Launch Amazon SageMaker Studio Classic.
Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli l’icona Home ( ).
Scegli Modelli, quindi Registro dei modelli.
Dall'elenco dei gruppi di modelli, seleziona il nome del gruppo di modelli da eliminare.
Viene visualizzata una nuova scheda con un elenco delle versioni del modello nel gruppo di modelli.
Nell'elenco delle versioni del modello, seleziona il nome della versione del modello di cui desideri visualizzare i dettagli.
Nella scheda della versione del modello che si apre, scegli una delle seguenti opzioni per visualizzare i dettagli sulla versione del modello:
- Attività: mostra gli eventi relativi alla versione del modello, come gli aggiornamenti dello stato di approvazione.
- Qualità del modello: riporta le metriche relative ai controlli di qualità dei modelli Model Monitor, che confrontano le previsioni del modello con Ground Truth. Per ulteriori informazioni sui controlli di qualità dei modelli Model Monitor, consulta Qualità dei modelli di monitoraggio.
- Spiegabilità: riporta le metriche relative ai controlli di attribuzione delle funzionalità di Model Monitor, che confrontano il posizionamento relativo delle funzionalità nei dati di addestramento con quello dei dati in tempo reale. Per ulteriori informazioni sui controlli di spiegabilità di Model Monitor, consulta Monitora la deviazione dell'attribuzione delle funzionalità nei modelli in produzione.
- Bias: riporta le metriche relative ai controlli di distorsione di Model Monitor, che confrontano la distribuzione dei dati in tempo reale con i dati di addestramento. Per ulteriori informazioni sui controlli di distorsione di Model Monitor, consulta Monitoraggio della deviazione del bias per i modelli in produzione.
- Raccomandazione di inferenza: fornisce consigli sulle istanze iniziali per prestazioni ottimali in base al modello e ai carichi di lavoro del campione.
- Test di carico: esegue test di carico sui tipi di istanze prescelti quando fornisci requisiti di produzione specifici, come vincoli di latenza e velocità effettiva.
- Specifiche di inferenza: visualizza i tipi di istanze per i processi di inferenza e trasformazione in tempo reale e le informazioni sui container Amazon ECR.
- Informazioni: mostra informazioni quali il progetto a cui è associata la versione del modello, la pipeline che ha generato il modello, il gruppo di modelli e la posizione del modello in Amazon S3.

Informazioni sul lavoro di formazione (Studio)

Importante

A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l'utilizzo dell'esperienza Studio aggiornata. Per informazioni sull'utilizzo dell'applicazione Studio Classic, consultaAmazon SageMaker Studio Classic.

È possibile aggiungere un lavoro di formazione, creato esternamente o con SageMaker, al modello. Se aggiungi un lavoro di SageMaker formazione, SageMaker precompila i campi per tutte le sottopagine della scheda Treno. Se aggiungi un lavoro di formazione creato esternamente, devi aggiungere manualmente i dettagli relativi al tuo lavoro di formazione. Per aggiungere, rimuovere, visualizzare o aggiornare le informazioni sul lavoro di formazione che hai aggiunto, segui i passaggi in questa sezione.

Per aggiungere un lavoro di formazione al pacchetto modello, completa i seguenti passaggi.

Scegli la scheda Treno.
Scegli Aggiungi. Se non vedi questa opzione, è possibile che tu abbia già un lavoro di formazione associato. Se desideri rimuovere questo lavoro di formazione, completa le seguenti istruzioni per rimuovere un lavoro di formazione.
Puoi aggiungere un lavoro di formazione creato in SageMaker o un lavoro di formazione creato esternamente.
1. Per aggiungere un lavoro di formazione creato in SageMaker, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegliete SageMaker.
  2. Seleziona la casella radio accanto al lavoro di formazione che desideri aggiungere.
  3. Scegli Aggiungi.
2. Per aggiungere un lavoro di formazione creato esternamente, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegli Custom (Personalizzato).
  2. Nel campo Nome, inserisci il nome del tuo lavoro di formazione personalizzato.
  3. Scegli Aggiungi.

Per rimuovere un lavoro di formazione dal pacchetto modello, completa i seguenti passaggi.

Scegli Treno.
Scegli l'icona Gear ( ) nella scheda Treno.
Scegli Rimuovi accanto al tuo lavoro di formazione.
Scegli Sì, voglio rimuovere<name of your training job>.
Seleziona Fatto.

Per aggiornare (e visualizzare) i dettagli relativi al lavoro di formazione:

Nella scheda Treno, visualizza lo stato del processo di formazione. Lo stato è Complete se hai aggiunto un lavoro di formazione al tuo pacchetto modello e in Undefined caso contrario.
Per visualizzare i dettagli relativi al tuo lavoro di formazione, come prestazioni, iperparametri e dettagli identificativi, scegli la scheda Treno.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi alle prestazioni del modello, completa i passaggi seguenti.
1. Scegli Performance nella barra laterale sinistra della scheda Train.
2. Visualizza le metriche relative al tuo lavoro di formazione. La pagina Prestazioni elenca le metriche per nome, valore ed eventuali note aggiunte relative alla metrica.
3. (Facoltativo) Per aggiungere note alle metriche esistenti, completa i passaggi seguenti.
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali nell'angolo in alto a destra della pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. Aggiungi note a una qualsiasi delle metriche elencate.
  3. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.
4. Visualizza le metriche personalizzate relative al tuo lavoro di formazione. Le metriche personalizzate sono formattate in modo simile alle metriche.
5. (Facoltativo) Per aggiungere metriche personalizzate, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegli Aggiungi.
  2. Inserisci un nome, un valore ed eventuali note opzionali per la nuova metrica.
6. (Facoltativo) Per rimuovere le metriche personalizzate, scegli l'icona Cestino accanto alla metrica che desideri rimuovere.
7. Nella casella di testo Osservazioni, visualizza tutte le note che hai aggiunto relative alle prestazioni del tuo lavoro di formazione.
8. (Facoltativo) Per aggiungere o aggiornare le osservazioni, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali nell'angolo in alto a destra della pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. Aggiungi o aggiorna le tue note nella casella di testo Osservazioni.
  3. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella finestra Modifica della versione del modello... striscione.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi agli artefatti del modello, completare i seguenti passaggi.
1. Scegli Artefatti nella barra laterale sinistra della scheda Treno.
2. Nel campo Posizione (URI S3), visualizza la posizione Amazon S3 dei tuoi set di dati di formazione.
3. Nel campo Modelli, visualizza il nome e le posizioni in Amazon S3 degli artefatti del modello di altri modelli che hai incluso nel processo di formazione.
4. Per aggiornare uno qualsiasi dei campi nella pagina Artifacts, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali in alto a destra nella pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. Inserisci nuovi valori in uno qualsiasi dei campi.
  3. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi agli iperparametri, completare i seguenti passaggi.
1. Scegli Iperparametri nella barra laterale sinistra della scheda Train.
2. Visualizza gli SageMaker iperparametri forniti e personalizzati definiti. Ogni iperparametro è elencato con il relativo nome e valore.
3. Visualizza gli iperparametri personalizzati che hai aggiunto.
4. (Facoltativo) Per aggiungere un ulteriore iperparametro personalizzato, completa i passaggi seguenti.
  1. Nell'angolo superiore destro della tabella Iperparametri personalizzati, scegli Aggiungi. Vengono visualizzati un paio di nuovi campi vuoti.
  2. Immettete il nome e il valore del nuovo iperparametro personalizzato. Questi valori vengono salvati automaticamente.
5. (Facoltativo) Per rimuovere un iperparametro personalizzato, scegliete l'icona del cestino a destra dell'iperparametro.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi all'ambiente di lavoro di formazione, completa i seguenti passaggi.
1. Scegli Ambiente nella barra laterale sinistra della scheda Treno.
2. Visualizza le posizioni URI di Amazon ECR per eventuali contenitori di lavori di formazione aggiunti da SageMaker (per un lavoro di SageMaker formazione) o da te (per un lavoro di formazione personalizzato).
3. (Facoltativo) Per aggiungere un contenitore di lavori di formazione aggiuntivo, scegli Aggiungi, quindi inserisci l'URI del nuovo contenitore di formazione.
Per aggiornare e visualizzare il nome del processo di formazione e gli Amazon Resource Names (ARN) per il processo di formazione, completa i seguenti passaggi.
1. Scegli Dettagli nella barra laterale sinistra della scheda Treno.
2. Visualizza il nome del lavoro di formazione e l'ARN del processo di formazione.

Informazioni sulla mansione di valutazione (Studio)

Importante

Dopo aver registrato il modello, è possibile testarlo con uno o più set di dati per valutarne le prestazioni. Puoi aggiungere uno o più lavori di valutazione da Amazon S3 o definire il tuo processo di valutazione inserendo manualmente tutti i dettagli. Se aggiungi un lavoro da Amazon S3, SageMaker precompila i campi per tutte le sottopagine nella scheda Evaluate. Se definisci il tuo lavoro di valutazione, devi aggiungere manualmente i dettagli relativi al lavoro di valutazione.

Per aggiungere il primo lavoro di valutazione al pacchetto modello, completa i seguenti passaggi.

Scegliete la scheda Valuta.
Scegli Aggiungi.
Puoi aggiungere un processo di valutazione da Amazon S3 o un lavoro di valutazione personalizzato.
1. Per aggiungere un lavoro di valutazione con materiale collaterale di Amazon S3, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegli S3.
  2. Inserisci un nome per il lavoro di valutazione.
  3. Inserisci la sede di Amazon S3 tra i materiali collaterali di output del tuo lavoro di valutazione.
  4. Scegli Aggiungi.
2. Per aggiungere un lavoro di valutazione personalizzato, completa il seguente passaggio:
  1. Scegli Custom (Personalizzato).
  2. Immettere un nome per il lavoro di valutazione.
  3. Scegli Aggiungi.

Per aggiungere un lavoro di valutazione aggiuntivo al pacchetto modello, completare i seguenti passaggi.

Scegliete la scheda Valuta.
Scegli l'icona Gear ( ) nella scheda Treno.
Nella finestra di dialogo, scegliete Aggiungi.
Puoi aggiungere un processo di valutazione da Amazon S3 o un lavoro di valutazione personalizzato.
1. Per aggiungere un lavoro di valutazione con materiale collaterale di Amazon S3, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegli S3.
  2. Inserisci un nome per il lavoro di valutazione.
  3. Inserisci la sede di Amazon S3 tra i materiali collaterali di output del tuo lavoro di valutazione.
  4. Scegli Aggiungi.
2. Per aggiungere un lavoro di valutazione personalizzato, completa il seguente passaggio:
  1. Scegli Custom (Personalizzato).
  2. Immettere un nome per il lavoro di valutazione.
  3. Scegli Aggiungi.

Per rimuovere un lavoro di valutazione dal pacchetto modello, completare i seguenti passaggi.

Scegliete la scheda Valuta.
Scegli l'icona Gear ( ) nella scheda Treno.
(Facoltativo) Per trovare la tua offerta di valutazione dall'elenco, inserisci un termine di ricerca nella casella di ricerca per restringere l'elenco delle scelte.
Scegli il pulsante radio accanto al lavoro di valutazione.
Scegli Rimuovi.
Scegli Sì, voglio rimuovere<name of your evaluation job>.
Seleziona Fatto.

Per aggiornare (e visualizzare) i dettagli relativi al lavoro di valutazione:

Nella scheda Valuta, visualizza lo stato del lavoro di valutazione. Lo stato è Complete se hai aggiunto un lavoro di valutazione al pacchetto modello e in Undefined caso contrario.
Per visualizzare i dettagli relativi al processo di valutazione, come le prestazioni e la posizione degli artefatti, scegli la scheda Valuta.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi alle prestazioni del modello durante la valutazione, completare i passaggi seguenti.
1. Scegli Prestazioni nella barra laterale della scheda Valuta.
2. Visualizza le metriche relative al tuo lavoro di valutazione nell'elenco delle metriche. L'elenco delle metriche mostra le singole metriche per nome, valore ed eventuali note aggiunte relative alla metrica.
3. Nella casella di testo Osservazioni, visualizza tutte le note che hai aggiunto relative alle prestazioni del tuo lavoro di valutazione.
4. Per aggiornare uno qualsiasi dei campi Notes per qualsiasi metrica o il campo Osservazioni, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali in alto a destra nella pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. Inserisci le note per qualsiasi metrica o nella casella di testo Osservazioni.
  3. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella finestra Modifica della versione del modello... striscione.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi ai set di dati dei lavori di valutazione, completa i seguenti passaggi.
1. Scegli Artifacts nella barra laterale sinistra della pagina Evaluate.
2. Visualizza i set di dati utilizzati nel tuo lavoro di valutazione.
3. (Facoltativo) Per aggiungere un set di dati, scegli Aggiungi e inserisci un URI Amazon S3 nel set di dati.
4. (Facoltativo) Per rimuovere un set di dati, scegli l'icona Cestino accanto al set di dati che desideri rimuovere.
Per visualizzare il nome del lavoro e l'ARN del lavoro di valutazione, scegli Dettagli.

Informazioni di audit (governance) (Studio)

Importante

Documenta i dettagli importanti del modello per aiutare l'organizzazione a stabilire un solido framework di governance dei modelli. Tu e i membri del tuo team potete fare riferimento a questi dettagli in modo che utilizzino il modello per i casi d'uso appropriati, conoscano il dominio aziendale e i proprietari del modello e comprendano i rischi del modello. È inoltre possibile salvare dettagli sulle prestazioni previste del modello e sui motivi delle limitazioni delle prestazioni.

Per visualizzare o aggiornare i dettagli relativi alla governance del modello, completare i seguenti passaggi.

Nella scheda Audit, visualizza lo stato di approvazione della scheda modello. Lo stato può essere uno dei seguenti:
- Bozza: la scheda modello è ancora una bozza.
- In attesa di approvazione: il modello di scheda è in attesa di approvazione.
- Approvato: il modello di scheda è approvato.
Per aggiornare lo stato di approvazione della scheda modello, scegli il menu a discesa accanto allo stato di approvazione e scegli lo stato di approvazione aggiornato.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi al rischio del pacchetto modello, completa i seguenti passaggi.
1. Scegli Risk nella barra laterale sinistra della scheda Audit.
2. Visualizza l'attuale classificazione del rischio e la relativa spiegazione.
3. Per aggiornare la valutazione o la spiegazione, completa i passaggi seguenti.
  1. Scegli i puntini di sospensione verticali nell'angolo in alto a destra della pagina di controllo e scegli Modifica.
  2. (Facoltativo) Scegliete una classificazione di rischio aggiornata.
  3. (Facoltativo) Aggiorna la spiegazione della classificazione del rischio.
  4. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi all'utilizzo del pacchetto modello, completa i seguenti passaggi.
1. Scegli Utilizzo nella barra laterale sinistra della scheda Audit.
2. Visualizza il testo che hai aggiunto nei seguenti campi:
  - Tipo di problema: la categoria dell'algoritmo di apprendimento automatico utilizzato per creare il modello.
  - Tipo di algoritmo: l'algoritmo specifico utilizzato per creare il modello.
  - Usi previsti: l'attuale applicazione del modello per risolvere i problemi aziendali.
  - Fattori che influiscono sull'efficacia del modello: note sui limiti prestazionali del modello.
  - Utilizzo consigliato: i tipi di applicazioni che è possibile creare con il modello, gli scenari in cui è possibile aspettarsi prestazioni ragionevoli o il tipo di dati da utilizzare con il modello.
  - Considerazioni etiche: una descrizione di come il modello potrebbe discriminare in base a fattori quali l'età o il sesso.
3. Per aggiornare uno dei campi elencati in precedenza, completa i passaggi seguenti.
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali nell'angolo in alto a destra della pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. (Facoltativo) Utilizzate i menu a discesa per Tipo di problema e Tipo di algoritmo per selezionare nuovi valori, se necessario.
  3. (Facoltativo) Aggiorna le descrizioni testuali nei campi rimanenti.
  4. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi agli stakeholder del pacchetto modello, completa i seguenti passaggi.
1. Scegli Stakeholder nella barra laterale sinistra della scheda Audit.
2. Visualizza l'attuale proprietario e creatore del modello, se presente.
3. Per aggiornare il proprietario o il creatore del modello, completa i seguenti passaggi:
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali nell'angolo superiore destro della pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. Aggiorna i campi del proprietario del modello o del creatore del modello.
  3. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.
Per aggiornare e visualizzare i dettagli relativi al problema aziendale risolto dal pacchetto modello, completa i passaggi seguenti.
1. Scegli Business nella barra laterale sinistra della scheda Audit.
2. Visualizza le descrizioni correnti, se disponibili, del problema aziendale risolto dal modello, degli stakeholder che presentano i problemi aziendali e del settore di attività.
3. Per aggiornare uno qualsiasi dei campi nella scheda Attività, completa i seguenti passaggi.
  1. Scegli i puntini di sospensione verticali nell'angolo in alto a destra della pagina della versione del modello e scegli Modifica.
  2. Aggiorna le descrizioni in uno qualsiasi dei campi.
  3. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.
Per aggiornare e visualizzare la documentazione esistente (rappresentata come coppie chiave-valore) per il tuo modello, completa i seguenti passaggi.
1. Scegli Documentazione nella barra laterale sinistra della pagina Audit.
2. Visualizza le coppie chiave-valore esistenti.
3. Per aggiungere coppie chiave-valore, completare i passaggi seguenti.
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali nell'angolo superiore destro della pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. Scegli Aggiungi.
  3. Immettete una nuova chiave e il valore associato.
  4. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.
4. Per rimuovere eventuali coppie chiave-valore, completare i seguenti passaggi.
  1. Scegliete i puntini di sospensione verticali nell'angolo superiore destro della pagina della versione del modello e scegliete Modifica.
  2. Scegliete l'icona Cestino accanto alla coppia chiave-valore da rimuovere.
  3. Nella parte superiore della pagina della versione del modello, scegli Salva nella sezione Modifica della versione del modello... striscione.

Informazioni sulla distribuzione (Studio)

Importante

Dopo aver valutato le prestazioni del modello e stabilito che è pronto per l'uso per i carichi di lavoro di produzione, è possibile modificare lo stato di approvazione del modello per avviare la distribuzione CI/CD. Per ulteriori informazioni sulle definizioni dello stato di approvazione, vedere. Aggiornamento dello stato di approvazione di un modello

Per visualizzare o aggiornare i dettagli relativi alla distribuzione del pacchetto modello, completare i passaggi seguenti.

Nella scheda Deploy, visualizza lo stato di approvazione del pacchetto modello. I valori possibili possono essere i seguenti:
- Approvazione in sospeso: il modello è registrato ma non ancora approvato o rifiutato per la distribuzione.
- Approvato: il modello è approvato per la distribuzione CI/CD. Se esiste una EventBridge regola che avvia la distribuzione del modello in seguito a un evento di approvazione del modello, come nel caso di un modello creato a partire da un modello di SageMaker progetto, distribuisce SageMaker anche il modello.
- Rifiutato: il modello viene rifiutato per la distribuzione.
Se devi modificare lo stato di approvazione, scegli il menu a discesa accanto allo stato e scegli lo stato aggiornato.
Per aggiornare lo stato di approvazione del pacchetto modello, scegli il menu a discesa accanto allo stato di approvazione e scegli lo stato di approvazione aggiornato.
Nell'elenco Contenitori, visualizza i contenitori di immagini di inferenza.
Nell'elenco delle istanze, visualizza le istanze che compongono l'endpoint di distribuzione.

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Convenzioni dei documenti

Visualizzazione di gruppi e versioni dei modelli

Confronto delle versioni dei modelli