¿Por qué optar por la gobernanza de ML?
Amazon SageMaker proporciona herramientas de gobernanza personalizadas para ayudarlo a implementar ML de manera responsable. Con el Administrador de roles de Amazon SageMaker, los administradores pueden definir permisos mínimos en minutos. Las tarjetas modelo de Amazon SageMaker facilita capturar, recuperar y compartir información esencial sobre el modelo, como usos deseados, calificaciones de riesgo y detalles del entrenamiento, desde la concepción hasta el despliegue. El panel modelo de Amazon SageMaker lo mantiene informado sobre el comportamiento del modelo en producción, todo en un solo lugar. La integración de Amazon SageMaker y Amazon DataZone facilita la optimización de la gobernanza de ML y datos.
Ventajas de la gobernanza de ML de SageMaker
Integración con Amazon DataZone
-
Configure controles y aprovisione
-
Busque y detecte activos
-
Consuma activos
-
Publique activos
-
Configure controles y aprovisione
-
Los administradores de TI pueden definir los controles y permisos de infraestructura específicos para su empresa y caso de uso en Amazon DataZone. A continuación, puede crear un entorno de SageMaker adecuado con tan solo unos clics e iniciar el proceso de desarrollo en SageMaker Studio.
-
Busque y detecte activos
-
En SageMaker Studio, puede buscar y detectar de manera eficiente datos y activos de ML en el catálogo empresarial de su organización. También puede solicitar acceso a los activos que tenga que usar en su proyecto suscribiéndose a ellos.
-
Consuma activos
-
Una vez que se apruebe su solicitud de suscripción, puede consumir estos activos suscritos en tareas de ML, como la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la ingeniería de características en SageMaker Studio mediante JupyterLab y SageMaker Canvas.
-
Publique activos
-
Al completar las tareas de ML, puede publicar datos, modelos y grupos de características en el catálogo empresarial para que otros usuarios puedan gobernarlos y detectarlos.
Definición de los permisos
Simplifique los permisos para actividades de machine learning
SageMaker Role Manager proporciona un conjunto de permisos de referencia para actividades de ML y personas mediante un catálogo de políticas preintegradas de AWS Identity and Access Management (IAM). Las actividades del ML pueden incluir el entrenamiento y la preparación de datos, y las personas pueden incluir a científicos de datos e ingenieros del ML. Puede mantener los permisos de referencia o personalizarlos aún más según sus necesidades específicas.
Automatice la generación de políticas de IAM
Con un par de indicaciones autoguiadas, puede ingresar rápidamente componentes de gobernanza comunes, como límites de acceso a la red y claves de cifrado. El administrador de roles de SageMaker generará la política de IAM de manera automática. Puede detectar el rol generado y las políticas asociadas mediante la consola de AWS IAM.
Asocie sus políticas administradas
Para adaptar aún más los permisos a su caso de uso, asocie sus políticas de IAM administradas al rol de IAM que cree con el administrador de roles de SageMaker. También puede agregar etiquetas para ayudar a identificar y organizar los roles en todos los servicios de AWS.
Agilice la documentación
Capture información sobre el modelo
Las tarjetas modelo de SageMaker son un repositorio para la información sobre modelos en la consola de Amazon SageMaker y lo ayuda a centralizar y estandarizar la documentación de modelos para que pueda implementar ML de manera responsable. Puede completar automáticamente detalles de entrenamiento como conjuntos de datos de entrada, entornos de entrenamiento y resultados de entrenamiento para acelerar el proceso de documentación. También puede agregar detalles como el propósito del modelo y los objetivos de rendimiento.
Visualice resultados de la evaluación
Puede asociar resultados de la evaluación de modelos, tales como las métricas de calidad y tendencias, a su tarjeta modelo y agregar visualizaciones como gráficos para obtener información clave sobre el rendimiento de modelos.
Comparta tarjetas modelo
Puede exportar sus tarjetas modelo a un formato PDF para compartirlas de manera más sencilla con las partes interesadas, equipos internos o sus clientes.
Supervisión de modelos
Supervise el comportamiento del modelo
El panel modelo de SageMaker le brinda una perspectiva general de los modelos implementados y los puntos de conexión, lo cual le permite supervisar los recursos y las violaciones de comportamiento de los modelos en un solo panel. Puede monitorear el comportamiento del modelo en cuatro dimensiones: calidad de datos, calidad del modelo, desviación de tendencias y desviación de atribución de características. El panel modelo de SageMaker monitorea el comportamiento mediante su integración con el Monitor de modelos de Amazon SageMaker y Amazon SageMaker Clarify.
Automatice alertas
El panel modelo de SageMaker proporciona una experiencia integrada para configurar y recibir alertas de trabajos de monitoreo de modelos inactivos y faltantes y desviaciones en el comportamiento de los modelos.
Solucione problemas de desviación de modelos
Puede inspeccionar aún más los modelos individuales y analizar factores que afectan el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo. Luego puede hacer un seguimiento con profesionales del ML para tomar medidas correctivas.