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Model Registry コレクション
コレクションを使用すると、相互に関連する登録済みモデルをグループ化し、階層化して整理することで、モデルの検出可能性が大幅に向上します。コレクションを使用すると、相互に関連する登録済みモデルを整理できます。例えば、モデルが解決する問題のドメインに基づいて、モデル 、CV NLPモデル 、または Speech-recognition-models というタイトルのコレクションとしてモデルを分類できます。登録したモデルをツリー構造で整理するには、コレクションを相互にネストします。作成、読み取り、更新、削除などの操作をコレクションに実行しても、登録済みのモデルは変更されません。Amazon SageMaker Studio UI または を使用してコレクションPythonSDKを管理できます。
Model Registry の [コレクション] タブには、アカウント内のすべてのコレクションのリストが表示されます。以下のセクションでは、オプションで [コレクション] タブで次の操作を実行する方法を説明します。
コレクションを作成する
モデルグループをコレクションに追加する
モデルグループをコレクション間で移動する
モデルグループまたはコレクションを他のコレクションから削除する
コレクションに対して実行するオペレーションは、それらに含まれる個々の Model Group の整合性には影響しません。Amazon S3 と Amazon の基盤となる Model Group アーティファクトECRは変更されません。
コレクションを使うとモデルを柔軟に整理できますが、内部表現により階層のサイズにいくらかの制約が課されます。これらの制約の概要については、「制約」を参照してください。
次のトピックでは、Model Registry でコレクションを作成して操作する方法を説明します。
トピック
