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모델 레지스트리 컬렉션
컬렉션을 사용하여 서로 관련된 등록된 모델을 그룹화하고 계층 구조로 구성하여 대규모 모델 검색 가능성을 개선할 수 있습니다. 컬렉션을 사용하면 서로 연관되어 있는 등록된 모델을 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 해결하는 문제의 도메인을 기준으로 모델을 NLP 모델, CV 모델 또는 음성 인식 모델이라는 제목의 컬렉션으로 분류할 수 있습니다. 등록된 모델을 트리 구조로 구성하려면 컬렉션을 서로 중첩하면 됩니다. 컬렉션에 대해 수행하는 모든 작업(예: 생성, 읽기, 업데이트 또는 삭제)은 등록된 모델을 변경하지 않습니다. Amazon SageMaker 스튜디오 UI 또는 Python SDK를 사용하여 컬렉션을 관리할 수 있습니다.
모델 레지스트리의 컬렉션 탭에는 계정의 모든 컬렉션 목록이 표시됩니다. 다음 섹션에서는 컬렉션 탭의 옵션을 사용하여 다음 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.
컬렉션 생성
컬렉션에 모델 그룹 추가
컬렉션 간 모델 그룹 이동
다른 컬렉션에서 모델 그룹 또는 컬렉션 제거
컬렉션에서 수행하는 작업은 컬렉션에 포함된 개별 모델 그룹의 무결성에 영향을 주지 않으므로, Amazon S3 및 Amazon ECR의 기본 모델 그룹 아티팩트는 수정되지 않습니다.
컬렉션을 사용하면 모델을 훨씬 더 유연하게 구성할 수 있지만 내부 표현은 계층 구조의 크기에 몇 가지 제약을 가합니다. 이러한 제약조건에 대한 요약은 제약 조건섹션을 참조하세요.
다음 항목에서는 모델 레지스트리에서 컬렉션을 생성하고 사용하는 방법을 보여줍니다.
