前提条件キャンバスユーザー:Studio ユーザーとモデルを共有するスタジオユーザー:キャンバスユーザーから Studio でモデルを受け取る Canvas ユーザー:Studio ユーザーからモデルの更新を受け取る

データサイエンティストとのコラボレーション

注記

Studioユーザーとのモデルコラボレーションは、単一ラベルの画像予測、マルチカテゴリのテキスト予測、または時系列予測のモデルタイプではサポートされていません。

Amazon SageMaker Canvas を使用すると、Canvas を使用するビジネスアナリストと Amazon SageMaker Studio を使用するデータサイエンティストが ML モデルを共有し、それぞれの環境で作業しながら相互に協力してドメイン知識を共有し、モデルの改善に向けて専門的な情報を提供できます。

SageMaker Canvasコラボレーションを使用すると、Canvasの標準ビルドモデルをStudioのデータサイエンティストと共有して、レビュー、更新、Canvasユーザーとの共有を行うことができます。Canvasのユーザーは、モデルの1つのバージョンを最大23人のStudioユーザーと共有できます。

以下のセクションでは、コラボレーションの手順について説明します。

Canvas アプリケーションでは、ビジネスアナリストがモデルを Studio ユーザーと共有します。
Studio ユーザーは Studio アプリケーションで共有モデルを受け取ります。アナリストとフィードバックを共有したり、モデルを更新したり、代替モデルバージョンを共有したりすることができます。
ビジネスアナリストは、Canvasでフィードバックまたは更新されたモデルを受け取り、表示のみのモードで予測を生成できます。

共同作業を行うには、Canvas ユーザーと Studio ユーザーが同じ Amazon SageMaker ドメインに属している必要があります。ドメインとユーザーの設定の詳細については、SageMaker Canvas 前提条件を参照してください。

注記

モデルコラボレーションは独自のモデルを SageMaker Canvas に持参、トレーニングしたモデルをどこにでも持ち込み、Canvasにインポートして予測を生成できる場合とは異なります。

前提条件

Canvas ユーザーと Studio ユーザーがモデルで共同作業を行うには、ユーザーの IAM ロールにモデルを共有するためのAWS Identity and Access Management (IAM) 権限が必要です。まだ権限を設定していない場合は、「を参照してくださいを参照してくださいを参照してくださいを参照してくださいを参照してくださいを参照してくださいを参照してくださいユーザーに Studio とのコラボレーション権限を付与。

Canvasユーザーは、Canvasでトレーニングされ、共有できる標準ビルドモデルも持っている必要があります。

注記

コラボレーションはクイックビルドモデルをサポートしていません。

また、共同作業を行うStudioユーザーのユーザープロファイル名も必要です。Studio ユーザーは Canvas ユーザーと同じ Amazon SageMaker ドメインに属している必要があります。以下の手順でユーザーのプロフィール名を検索できます。

https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ SageMaker でコンソールを開きます。
ナビゲーションパネルで、[ドメイン] を選択します。
ドメインのリストから、ドメインを選択します。ドメインの詳細ページが開き、ドメインのすべてのユーザープロファイルを確認できます。

次のチュートリアルの最初のステップに備えて、ユーザープロファイル名を用意しておいてください。

Canvasアプリケーション内で、モデルバージョンをStudioユーザーと共有したり、フィードバックをリクエストしたりできます。ビルド済みのモデルバージョンを使用してください。ドラフトまたは現在作成中のモデルバージョンを共有することはできません。モデルごとに共有できるバージョンは 1 つだけです。

Studio ユーザーと Canvas モデルを共有するには、次の手順を使用します。

SageMaker Canvas アプリケーションを開きます。
[モデル] ページで、共有するモデルを選択します。共有できるのは標準ビルドモデルのみです。
ヘッダーで [共有] を選択します。
[モデルの共有] ダイアログボックスで、次の操作を行います。
1. 「共有するモデルバージョンを選択」ドロップダウンリストから、フィードバックが必要なモデルバージョンを選択します。
2. SageMaker Studio ユーザードロップダウンリストから、Studio ユーザーをプロファイル名で選択します。Studio ユーザーを 23 まで追加できます。
3. 「メモを追加」フィールドには、モデルを Studio ユーザーに送信するときに付随する簡単なメモを入力できます。
4. [Share] (共有) を選択します。
5. 表示される [モデルの共有] 確認ボックスで、[共有] を選択します。

これで、Studio ユーザーとモデルが共有され、ユーザーには Studio でモデルが共有されたという通知が届きます。

スタジオユーザー:キャンバスユーザーから Studio でモデルを受け取る

Studio では、モデルが共有されている場合、Studio アプリケーションを開くと、次のような通知が届きます。

モデルが共有されたことをユーザーに伝えるStudioのバナーのスクリーンショット。

「共有モデルを表示」を選択して、Studio の「共有モデルとノートブック」ページを開きます。通知を見逃した場合は、次の手順を実行して「共有モデルとノートブック」ページが表示されます。

Amazon SageMaker スタジオアプリケーションを開きます。
サイド・ナビゲーション・ペインで、ホーム・アイコン ( ) を選択します。
開いたサイドナビゲーションバーで、[モデル] を選択します。
ドロップダウンリストで [共有モデル] を選択し、[共有モデルとノートブック] ページを開きます。

「共有モデルとノートブック」ページで、「Shared with me」フィルターを選択します。共有モデルのリストに、共有されている Canvas モデルが表示されます。共有モデルで [モデルを表示] を選択すると、オートパイロットのモデル詳細ページが開きます。開いたモデルの上部には、次のスクリーンショットのようなバナーが表示されます。

SageMaker モデルがCanvasから共有されたことを示すStudioのモデル詳細ページの上部にあるバナーのスクリーンショット。

このページから、モデルの詳細と、Canvasユーザーが共有したモデルに関するメモを確認できます。上部のCanvas バナーで、次のアクションを選択できます。

Canvas ユーザーとフィードバックを共有します。
共有モデルを更新し、その更新を Canvas ユーザーと共有します。
モデルの代替バージョンを Canvas ユーザーと共有します。Canvasはオートパイロットを使用してモデルの複数のバージョンをトレーニングし、最適なバージョンを選択します。ユースケースに適していると判断した場合は、別のバージョンを選択できます。

前述のアクションの詳細については、以下のセクションを参照してください。

モデルに変更を加えずに、Canvas ユーザーにコメントやフィードバックを送りたい場合があります。

共有モデルに関するフィードバックを共有するには、以下の手順に従います。

モデル詳細ページで、「フィードバックを共有」を選択します。
[フィードバックの共有] ダイアログボックスの [フィードバックの追加] フィールドにメモを追加します。
[共有] を選択して、Canvas ユーザーにフィードバックを送信します。

フィードバックを送信すると、送信したフィードバックをモデルの詳細ページの上部にあるキャンバスバナーで確認できます。CanvasユーザーはCanvasアプリケーションでフィードバックを受け取り、フィードバックに基づいて変更を加えることができます。

Canvas ユーザーが共有しているモデルに変更を加えることもできます。たとえば、モデルの精度を向上させるために、ワンホットエンコーディングなどの高度なデータ変換を使用したい場合があります。Studio の Amazon SageMaker Data Wrangler と Amazon SageMaker Autopilot を使用してモデルを更新できます。これらは、データ変換やモデルのトレーニングに役立つ機能です。

警告

次のワークフローをいつでも終了すると、モデルの更新は保存されないため、ワークフローを再開する必要があります。

モデルを更新し、更新したモデルを Canvas ユーザーに送信するには、以下の手順に従います。

モデルの詳細ページのキャンバスバナーで、[モデルの更新] を選択します。
バナーのドロップダウンリストで、「データ変換を更新」を選択します。
ワークフローは Amazon SageMaker Data Wrangler でモデルを開き、モデルに使用されるデータ変換を編集することを選択できます。データラングラーのインターフェースでデータ変換を行います。データラングラーと使用できるデータ変換の詳細については、データラングラーのドキュメントを参照してください。
データ変換が完了したら、キャンバスバナーで [モデルの再トレーニング] を選択し、Data Wrangler インターフェイスの [ SageMakerデータのエクスポートとオートパイロットによるモデルのトレーニング] ページを開きます。
[ SageMakerデータのエクスポートとオートパイロットによるモデルのトレーニング] ページのフィールドを確認し、[エクスポートしてトレーニング] を選択してデータ変換を Amazon SageMaker Autopilot にエクスポートします。
このワークフローにより、オートパイロットの [オートパイロット実験の作成] ページが開きます。このページでは、自動操縦実験を作成し、更新されたデータ変換でモデルを再トレーニングできます。「オートパイロットのテストを作成」ページの各フィールドに入力します。

オートパイロットとオートパイロットのテストの詳細については、オートパイロットドキュメントの「テストの作成」を参照してください。
オートパイロット実験の設定を完了し、最終設定を確認したら、オートパイロットインターフェースで [実験を作成] を選択してモデルのトレーニングを開始します。モデルはトレーニングを行います。その間、いつでもオートパイロットインターフェースで [トレーニングを停止] を選択できます。
モデルのトレーニングが完了すると、ページ上部のキャンバスバナーで古いモデルのメトリックが更新されたモデルと比較されます。最適なモデルの概要には、再現率や精度などの指標と、新しいモデルによって指標が改善されたかどうかが表示されます。指標を確認して、更新されたモデルを共有するかどうかを決定します。オートパイロットの指標について詳しくは、「指標と検証」を参照してください。
更新したモデルを Canvas ユーザーと共有する場合は、バナーの [共有] を選択します。
[共有] ダイアログボックスで、次の操作を行います。
1. 「共有するモデルを選択」 ドロップダウンリストでは、オートパイロットの実験から最適なモデルが既に選択され、「Best Candidate」というラベルが付いているはずです。共有するモデルバージョンが選択されていない場合は、ドロップダウンを開いて正しいバージョンを選択してください。
2. 「フィードバックを追加」フィールドには、Canvas ユーザーへのメモを入力できます。
3. [共有] を選択すると、更新されたモデルとメモを Canvas ユーザーと共有できます。

モデルを共有すると、次のスクリーンショットのように、モデルが正常に共有されたという通知が届きます。

Canvasユーザーとモデルアップデートを共有したときの成功メッセージのスクリーンショット。

バナーの [共有モデルを表示] を選択すると、[共有モデルとノートブック] ページに戻ることができます。このページから、「Shared by me」ラベルの下に、Canvasユーザーと共有した更新済みモデルが表示されます。

SageMaker Canvas がモデルを構築する際、Amazon SageMaker Autopilot はモデルの複数のバージョンをトレーニングし、最適なものを選択します。必要に応じて、モデルの代替バージョンの方が良いと判断するかもしれません。送信したモデルに変更を加える代わりに、モデルの代替オートパイロットバージョンをCanvasユーザーと共有できます。Autopilot の詳細については、「Autopilot」を参照してください。

代替モデルを共有するには、以下の手順を使用します。

モデルの詳細ページのキャンバスバナーで、[モデルの更新] を選択します。
バナーのドロップダウンリストで、「代替の Auto ML 候補を推奨」を選択します。
オートパイロットジョブのページが開き、トレーニング済みのすべてのモデルバージョンを確認できます。代替バージョンを共有する準備ができたら、ページ上部のキャンバスバナーで [共有] を選択します。
[共有] ダイアログボックスで、次の操作を行います。
1. 「共有するモデルを選択」 ドロップダウンリストでは、オートパイロット実験から最適なモデルが選択され、「Best Candidate」というラベルが付きます。ドロップダウンを開き、共有する代替モデルバージョンを選択します。
2. 「フィードバックを追加」フィールドには、Canvas ユーザーへのメモを入力できます。
3. [共有] を選択すると、代替モデルバージョンとメモを Canvas ユーザーと共有できます。