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Amazon SageMaker ML 系統の追跡
重要
2023 年 11 月 30 日現在、以前の Amazon SageMaker Studio エクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名付けられています。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用に固有のものです。更新された Studio エクスペリエンスの使用については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Studio。
Amazon SageMaker ML Lineage Tracking は、データ準備からモデルデプロイまでの機械学習 (ML) ワークフローのステップに関する情報を作成して保存します。追跡情報を使用すると、ワークフローステップの再現、モデルおよびデータセットの系統の追跡、モデルのガバナンスと監査基準の確立を行うことができます。
SageMakerの系統追跡機能は、バックエンドで機能し、モデルトレーニングとデプロイワークフローに関連付けられたすべてのメタデータを追跡します。これには、トレーニングジョブ、使用したデータセット、パイプライン、エンドポイント、実際のモデルが含まれます。系統サービスに対していつでもクエリを実行し、モデルのトレーニングに使用された正確なアーティファクトを確認できます。これらのアーティファクトを使用すると、使用した正確なデータセットにアクセスできる限り、同じ機械学習ワークフローを再作成してモデルを再現できます。トライアルコンポーネントは、トレーニングジョブを追跡します。このトライアルコンポーネントには、トレーニングジョブの一部として使用されたすべてのパラメータがあります。ワークフロー全体を再実行する必要がない場合は、トレーニングジョブを再現して同じモデルを派生させることができます。
SageMaker Lineage Tracking を使用すると、データサイエンティストとモデルビルダーは以下を実行できます。
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モデル検出実験の実行履歴を保持する。
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モデル系統のアーティファクトを追跡してモデルガバナンスを確立し、監査とコンプライアンスの検証を行う。
次の図は、Amazon が end-to-endモデルトレーニングとデプロイ ML ワークフローで SageMaker 自動的に作成する系統グラフの例を示しています。
