Atualizar os detalhes de uma versão do modelo - Amazon SageMaker

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Atualizar os detalhes de uma versão do modelo

Você pode visualizar e atualizar os detalhes de uma versão específica do modelo usando o console AWS SDK for Python (Boto3) ou o Amazon SageMaker Studio.

Importante

A Amazon SageMaker integra cartões de modelo ao registro de modelos. Um pacote de modelo registrado no Registro de Modelos inclui um Cartão de Modelo simplificado como um componente do pacote do modelo. Para obter mais informações, consulte Esquema do cartão do modelo do pacote de modelos (Studio).

Visualize e atualize os detalhes de uma versão do modelo (Boto3)

Para visualizar os detalhes de uma versão do modelo usando o Boto3, conclua as etapas a seguir.

  1. Chame a list_model_packages API operação para visualizar as versões do modelo em um grupo de modelos.

    sm_client.list_model_packages(ModelPackageGroupName="ModelGroup1")

    A resposta é uma lista de resumos de pacotes de modelos. Você pode obter o Amazon Resource Name (ARN) das versões do modelo nesta lista.

    {'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}}
  2. Chame describe_model_package para ver os detalhes da versão do modelo. Você passa a versão ARN de um modelo para a qual obteve na saída da chamadalist_model_packages.

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

    A saída dessa chamada é um JSON objeto com os detalhes da versão do modelo.

    {'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}}

Esquema do cartão do modelo do pacote de modelos (Studio)

Todos os detalhes relacionados à versão do modelo estão encapsulados na placa do modelo do pacote do modelo. O cartão modelo de um pacote modelo é um uso especial do Amazon SageMaker Model Card e seu esquema é simplificado. O esquema da placa modelo do pacote de modelos é mostrado na lista suspensa expansível a seguir.

{ "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 AWS Marketplace 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 } } }

Visualize e atualize os detalhes de uma versão do modelo (Studio ou Studio Classic)

Para visualizar e atualizar os detalhes de uma versão do modelo, conclua as etapas a seguir com base no uso do Studio ou do Studio Classic. No Studio Classic, você pode atualizar o status de aprovação de uma versão do modelo. Para obter detalhes, consulte Atualizar o status da aprovação de um modelo. No Studio, por outro lado, SageMaker cria uma placa de modelo para um pacote de modelo, e a interface de usuário da versão do modelo fornece opções para atualizar detalhes na placa de modelo.

Studio
  1. Abra o console do SageMaker Studio seguindo as instruções em Iniciar o Amazon SageMaker Studio.

  2. No painel de navegação esquerdo, escolha Modelos no menu.

  3. Escolha a guia Modelos registrados, se ainda não estiver selecionada.

  4. Imediatamente abaixo da etiqueta da guia Modelos registrados, escolha Grupos de modelos, se ainda não estiver selecionado.

  5. Selecione o nome do grupo de modelos que contém a versão do modelo a ser visualizada.

  6. Na lista de versões do modelo, selecione a versão do modelo a ser visualizada.

  7. Escolha uma das guias a seguir.

    • Treinamento: para visualizar ou editar detalhes relacionados ao seu trabalho de treinamento, incluindo métricas de desempenho, artefatos, IAM função e criptografia e contêineres. Para obter mais informações, consulte Adicionar um trabalho de treinamento (Studio).

    • Avaliar: para visualizar ou editar detalhes relacionados ao seu trabalho de treinamento, como métricas de desempenho, conjuntos de dados de avaliação e segurança. Para obter mais informações, consulte Adicionar um trabalho de avaliação (Studio).

    • Auditoria: para visualizar ou editar detalhes de alto nível relacionados à finalidade comercial, ao uso, ao risco e aos detalhes técnicos do modelo, como limitações de algoritmo e desempenho. Para obter mais informações, consulte Atualizar informações de auditoria (governança) (Studio).

    • Implantar: para visualizar ou editar a localização do seu contêiner de imagem de inferência e das instâncias que compõem o endpoint. Para obter mais informações, consulte Atualizar informações de implantação (Studio).

Studio Classic
  1. Faça login no Amazon SageMaker Studio Classic. Para obter mais informações, consulte Launch Amazon SageMaker Studio Classic.

  2. No painel de navegação esquerdo, escolha o ícone Início ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Escolha Modelos e, em seguida, Registro do modelo.

  4. Na lista de grupos de modelos, selecione o nome do Grupo de modelos que você deseja visualizar.

  5. Uma nova guia aparece com uma lista das versões do modelo no Grupo de modelos.

  6. Na lista de versões do modelo, selecione o nome da versão do modelo cujos detalhes você deseja visualizar.

  7. Na guia da versão do modelo que se abre, escolha uma das opções a seguir para ver detalhes sobre a versão do modelo:

    • Atividade: mostra eventos da versão do modelo, como atualizações de status da aprovação.

    • Qualidade do modelo: relata métricas relacionadas às verificações de qualidade do modelo do Model Monitor, que comparam as previsões do modelo com o Ground Truth. Para obter mais informações sobre as verificações de qualidade do modelo Model Monitor, consulte Qualidade do modelo.

    • Explicabilidade: relata métricas relacionadas às verificações de atributo de recursos do Model Monitor, que comparam as classificações relativas de seus recursos nos dados de treinamento com os dados ao vivo. Para obter mais informações sobre as explicabilidade do modelo Model Monitor, consulte Desvio de atribuição de recursos para modelos em produção.

    • Desvio: relata métricas relacionadas às verificações de desvio de polarização do Model Monitor, que comparam a distribuição de dados ao vivo com os dados de treinamento. Para obter mais informações sobre as verificações de desvio de polarização do Model Monitor, consulte Desvio de polarização para modelos em produção.

    • Recomendador de inferência: fornece recomendações iniciais de instância para otimizar o desempenho baseado em seu modelo e exemplo de carga.

    • Teste de carga: executa testes de carga em todos os tipos de instância de sua escolha quando você fornece seus requisitos de produção específicos, como restrições de latência e taxa de transferência.

    • Especificação de inferência: exibe tipos de instância para seus trabalhos de inferência e transformação em tempo real e informações sobre seus contêineres da AmazonECR.

    • Informações: mostra informações como o projeto ao qual a versão do modelo está associada, o pipeline que gerou o modelo, o grupo de modelos e o local do modelo no Amazon S3.