Amazon SageMaker Model Kartları modellerin nasıl belgelendiğini standartlaştırmanıza olanak tanır, böylece bir modelin tasarım, oluşturma, eğitim ve değerlendirmeye kadar yaşam döngüsüne ilişkin görünürlük elde edersiniz. Model kartlarının, denetim ve belgeleme amacıyla güvenilir bir şekilde kullanılabilecek model hakkındaki iş ve teknik meta veriler için tek bir gerçek kaynak olması amaçlanmaktadır. Model yönetişimi için önemli olan modelin bir bilgi formunu sağlarlar.
Şimdiye kadar model kartları mantıksal olarak bir modelle ilişkilendiriliyordu. Amazon SageMaker Model Kaydı model adı eşleşmesini kullanma. Ancak bir iş sorununu makine öğrenimi (ML) modeli aracılığıyla çözerken, müşteriler sorunu yineledikçe modelin birden çok sürümünü oluştururlar ve birden çok model sürümünü operasyonel hale getirip yönetmeleri gerekir. Bu nedenle, bir model kartını belirli bir model versiyonuyla ilişkilendirme yeteneğine ihtiyaçları vardır.
Bu yazıda, model kartlarının dağıtılan model sürümü düzeyinde model kaydıyla tümleştirilmesini destekleyen yeni bir özelliği tartışıyoruz. Model kartı sürümlerini yönetmeye yönelik çözüm mimarisini ve en iyi uygulamaları tartışıyoruz ve model kayıt defterindeki model sürümüyle model kartı entegrasyonunun nasıl kurulacağını, çalıştırılacağını ve yönetileceğini açıklıyoruz.
Çözüme genel bakış
SageMaker model kartları, modellerinizi yönetim perspektifinden belgelemenizi standartlaştırmanıza yardımcı olur ve SageMaker model kaydı, ML modellerini dağıtmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olur. Model kaydı, ML modellerini model meta veri bilgileriyle düzenlemek ve depolamak için hiyerarşik bir yapıyı destekler.
Bir kuruluş, müşteri kaybı tahmini gibi bir iş sorununu makine öğrenimi kullanarak çözdüğünde aşağıdaki adımları öneririz:
- Çözülecek iş problemine yönelik bir model kartı oluşturun.
- Çözülecek iş sorununa yönelik bir model paket grubu oluşturun.
- Model paketi sürümünün ilk sürümünü oluşturun, eğitin, değerlendirin ve kaydedin (örneğin, Müşteri Kaybı V1).
- Model paketi sürümünü model kartına bağlayan model kartını güncelleyin.
- Yeni model paketi sürümünü yinelerken, önceki sürümden model kartını kopyalayın ve yeni model paketi sürümüne (örneğin, Müşteri Kaybı V2) bağlantı verin.
Aşağıdaki şekilde bir SageMaker model kartının model kaydıyla nasıl entegre olduğu gösterilmektedir.
Önceki şemada gösterildiği gibi, SageMaker model kartlarının ve model kaydının entegrasyonu, bir model kartını model kaydındaki belirli bir model sürümüyle ilişkilendirmenize olanak tanır. Bu, modelin SageMaker'daki yolculuğunun tüm aşamalarında kapsamlı ve standartlaştırılmış belgelerle, kayıtlı model sürümleriniz için tek bir doğruluk kaynağı oluşturmanıza olanak tanır, keşfedilebilirliği kolaylaştırır ve model yaşam döngüsü boyunca yönetişimi, uyumluluğu ve hesap verebilirliği teşvik eder.
Model kartlarını yönetmeye yönelik en iyi uygulamalar
Makine öğreniminde yönetişimle çalışmak, günümüzde, özellikle de sıkı düzenlemeye tabi sektörlerdeki birçok kurumsal kuruluş için kritik bir gerekliliktir. Bu gereksinimlerin bir parçası olarak AWS, makine öğrenimi ortamının güvenilir şekilde çalışmasını sağlayan çeşitli hizmetler sağlar.
SageMaker model kartları, kolaylaştırılmış yönetim ve raporlama için ML modellerinizle ilgili kritik ayrıntıları tek bir yerde belgelendirir. Model kartları, bir modelin kullanım amacı ve risk derecelendirmesi, eğitim ayrıntıları ve ölçümleri, değerlendirme sonuçları ve gözlemleri gibi ayrıntıların yanı sıra dikkat edilmesi gereken noktalar, öneriler ve özel bilgiler gibi ek açıklamalar gibi ayrıntıları yakalamanıza yardımcı olur.
Model kartlarının geliştirme sürecinizin bir parçası olarak süreç boyunca yönetilmesi ve güncellenmesi gerekir. Makine öğrenimi yaşam döngüsü. Makine öğrenimindeki sürekli teslimatın ve ardışık düzenlerin önemli bir parçasıdırlar. Well-Architected ML projesinin MLOps çatısı altında sürekli entegrasyon ve sürekli teslimatı (CI/CD) uygulaması gibi, sürekli ML belgelendirme süreci de düzenlemeye tabi birçok sektörde veya daha yüksek riskli kullanım durumları için kritik bir yetenektir. Model kartları, sorumlu ve şeffaf makine öğrenimi geliştirmeye yönelik en iyi uygulamaların bir parçasıdır.
Aşağıdaki şemada model kartlarının geliştirme yaşam döngüsünün nasıl bir parçası olması gerektiği gösterilmektedir.
Aşağıdaki en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:
- Model kartlarını proje yaşam döngünüzün başlarında oluşturmanızı öneririz. Projenin ilk aşamasında, üzerinde çalıştığınızda iş hedefini belirlemek ve ML problemini çerçevelemekmodel kartının oluşturulmasını başlatmalısınız. İş gereksinimlerinin ve önemli performans ölçümlerinin farklı adımları üzerinde çalışırken taslak durumundaki model kartını oluşturabilir ve iş ayrıntılarını ve kullanım amaçlarını belirleyebilirsiniz.
- Senin bir parçası olarak model geliştirme yaşam döngüsü aşamasımodelleri üretime yönelik kataloglamak, model sürümlerini yönetmek ve meta verileri bir modelle ilişkilendirmek için model kaydını kullanmalısınız. Model kaydı soy takibini mümkün kılar.
- Başarılı bir şekilde yineleme yaptıktan ve modelinizi üretime dağıtmaya hazır olduktan sonra model kartını güncelleme zamanı gelmiştir. İçinde dağıtım yaşam döngüsü aşaması, model kartının model ayrıntılarını güncelleyebilirsiniz. Ayrıca eğitim ayrıntılarını, değerlendirme ayrıntılarını, etik hususları, uyarıları ve önerileri de güncellemelisiniz.
Model kartlarının kendileriyle ilişkili versiyonları vardır. Belirli bir model sürümü, model kartı durumu dışındaki tüm nitelikler açısından değiştirilemez. Model kartında değerlendirme metrikleri, açıklama veya amaçlanan kullanımlar gibi başka değişiklikler yaparsanız SageMaker, güncellenmiş bilgileri yansıtacak şekilde model kartının yeni bir sürümünü oluşturur. Bu, bir model kartı oluşturulduktan sonra kurcalanmamasını sağlamak içindir. Ayrıca, her benzersiz model adında yalnızca bir ilişkili model kartı bulunabilir ve model kartını oluşturduktan sonra bu değiştirilemez.
ML modelleri dinamiktir ve iş akışı otomasyon bileşenleri, üretimde yüzlerce modeli oluşturma, eğitme, test etme ve dağıtma yeteneğinizi kolayca ölçeklendirmenize, daha hızlı yineleme yapmanıza, manuel düzenlemeden kaynaklanan hataları azaltmanıza ve tekrarlanabilir mekanizmalar oluşturmanıza olanak tanır.
Dolayısıyla model kartlarınızın yaşam döngüsü aşağıdaki şemada anlatıldığı gibi görünecektir. Model kartınızı model yaşam döngüsü boyunca her güncellediğinizde, otomatik olarak model kartının yeni bir sürümünü oluşturursunuz. Yeni bir model sürümünü her yinelediğinizde, önceki model sürümlerinin bazı model kartı bilgilerini devralabilen ve aynı yaşam döngüsünü takip edebilen yeni bir model kartı oluşturursunuz.
Ön koşul
Bu gönderi, model kayıt defterinizde zaten modellerin bulunduğunu varsayar. Devam etmek istiyorsanız model kaydınızı doldurmak için GitHub'daki aşağıdaki SageMaker örneğini kullanabilirsiniz: Model Monitor ve Clarify ile SageMaker Pipelines entegrasyonu.
Model kartını model kaydındaki model sürümüyle entegre etme
Bu örnekte, elimizde model-monitor-clarify-group
Model kayıt defterimizdeki paket.
Bu pakette iki model versiyonu mevcuttur.
Bu örnekte modelin Versiyon 1'ini yeni bir model kartına bağladık. Model kayıt defterinde Versiyon 1'in ayrıntılarını görebilirsiniz.
Artık SageMaker Python SDK'sındaki yeni özelliği kullanabiliriz. itibaren sagemaker.model_card ModelPackage
modülünde, model kartını bağlamak istediğiniz model kaydından belirli bir model sürümünü seçebilirsiniz.
Artık model sürümü için yeni bir model kartı oluşturabilir ve model_package_details
önceki model paketinin alındığı parametre. Model kartını gerekli tüm ek ayrıntılarla doldurmanız gerekir. Bu yazı için örnek olarak basit bir model kartı oluşturuyoruz.
Daha sonra SageMaker Python SDK'yı kullanarak bir model kartı oluşturmak için bu tanımı kullanabilirsiniz.
Model kartını tekrar yüklerken ilgili modeli aşağıda görebilirsiniz. "__model_package_details"
.
Ayrıca mevcut bir model kartını güncelleme seçeneğine de sahipsiniz. model_package
aşağıdaki örnek kod parçacığında gösterildiği gibi:
Son olarak, mevcut bir model paketinde yeni bir model paketi sürümü oluşturulurken veya güncellenirken, o model paketi grubunda zaten bir model kartı mevcutsa, iş detayları ve kullanım amaçları gibi bazı bilgiler yeni model kartına taşınabilir.
Temizlemek
Önkoşullar bölümünde belirtilen not defteri kullanılarak oluşturulan kaynakların temizlenmesinden kullanıcılar sorumludur. Kaynakları temizlemek için lütfen not defterindeki talimatları izleyin.
Sonuç
Bu yazıda, bir SageMaker model kartının model kaydındaki bir model sürümüyle nasıl entegre edileceğini tartıştık. Çözüm mimarisini bir model kartı uygulamaya yönelik en iyi uygulamalarla paylaştık ve model yönetişim duruşunuzu geliştirmek için bir model kartını nasıl kurup çalıştıracağınızı gösterdik. Bu çözümü denemenizi ve geri bildirimlerinizi yorumlar bölümünde paylaşmanızı öneririz.
Yazarlar Hakkında
Ram Hayati AWS'de Baş ML Çözümleri Mimarıdır. Dağıtılmış, hibrit ve bulut uygulamaları tasarlama ve oluşturma konusunda 20 yılı aşkın deneyime sahiptir. Kurumsal müşterilerin iş sonuçlarını iyileştirmek amacıyla bulutu benimseme ve optimizasyon yolculuklarında yardımcı olmak için güvenli ve ölçeklenebilir AI/ML ve büyük veri çözümleri oluşturma konusunda tutkulu. Boş zamanlarında motosikletine biniyor ve 2 yaşındaki karalama koyunuyla birlikte yürüyor!
Natacha Kalesi Avustralya ve Yeni Zelanda Kamu Sektörü için Devlet Veri Bilimi Lideri, AWS'de Müdür SA'dır. Kuruluşların makine öğrenimi yolculuklarında ilerlemelerine yardımcı oluyor, makine öğrenimi sorununun çerçevelenmesinden üretime dağıtılmasına kadar onları destekliyor ve aynı zamanda başarılarını garantilemek için en iyi mimari uygulamalarının mevcut olduğundan emin oluyor. Natacha, MLOps ve sorumlu yapay zeka konusunda kuruluşlara odaklanıyor.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/integrate-amazon-sagemaker-model-cards-with-the-model-registry/
- :vardır
- :dır-dir
- $UP
- 1
- 100
- 20
- 20 yıl
- 7
- 8
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- sorumluluk
- elde
- karşısında
- Ek
- Ayrıca
- Benimseme
- Sonra
- tekrar
- AI
- AI / ML
- Türkiye
- veriyor
- boyunca
- zaten
- Ayrıca
- Amazon
- Amazon Adaçayı Yapıcı
- Amazon Web Servisleri
- an
- ve
- herhangi
- uygulamaları
- mimari
- ARE
- AS
- Ortak
- ilişkili
- varsayar
- At
- öznitelikleri
- denetleme
- Avustralya
- otomatik olarak
- Otomasyon
- mevcut
- AWS
- BE
- altında
- İYİ
- en iyi uygulamalar
- Büyük
- büyük Veri
- inşa etmek
- bina
- iş
- CAN
- kabiliyet
- ele geçirmek
- kart
- Kartlar
- yapılan
- durumlarda
- katalog
- değişmiş
- değişiklikler
- Temizlik
- bulut
- bulut benimseme
- kod
- yorumlar
- uyma
- bileşenler
- kapsamlı
- hususlar
- sürekli
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- oluşturur
- Oluşturma
- oluşturma
- kritik
- görenek
- müşteri
- Müşteriler
- veri
- veri bilimi
- tanım
- teslim
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- dağıtma
- tarif edilen
- tanım
- tasarım
- ayrıntılar
- Belirlemek
- gelişme
- farklı
- tartışmak
- tartışılan
- dağıtıldı
- belge
- belgeleme
- taslak
- gereken
- dinamik
- her
- Erken
- kolayca
- etkinleştirmek
- sağlar
- teşvik etmek
- sağlamak
- kuruluş
- çevre
- Hatalar
- kurmak
- törel
- değerlendirmek
- değerlendirme
- Her
- örnek
- mevcut
- var
- deneyim
- kolaylaştırıcı
- Daha hızlı
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- geribesleme
- şekil
- Ad
- odaklanır
- takip et
- takip etme
- İçin
- itibaren
- GitHub
- verilmiş
- yönetim
- Hükümet
- grup
- Var
- he
- yardım et
- yardımcı olur
- daha yüksek
- büyük ölçüde
- onun
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTML
- HTTPS
- Yüzlerce
- melez
- if
- göstermektedir
- değişmez
- uygulanması
- uygular
- önemli
- iyileştirmek
- in
- Endüstri
- bilgi
- başlatmak
- talimatlar
- entegre
- Entegre
- Bütünleştirme
- bütünleşme
- yönelik
- içine
- IT
- seyahat
- jpg
- öncülük etmek
- öğrenme
- seviye
- yaşam döngüsü
- sevmek
- soy
- LINK
- bağlayıcı
- yükleme
- Bakın
- Çok
- makine
- makine öğrenme
- yapmak
- Yapımı
- yönetmek
- yönetilen
- yönetme
- Manuel
- çok
- Maç
- mekanizmaları
- adı geçen
- Metadata
- Metrikleri
- ML
- MLO'lar
- model
- modelleri
- modül
- izlemek
- motosiklet
- çoklu
- isim
- Gezin
- gerekli
- gerek
- yeni
- Yeni Zelanda
- özellikle
- defter
- şimdi
- of
- on
- bir Zamanlar
- ONE
- bir tek
- operasyon
- optimizasyon
- seçenek
- or
- orkestrasyon
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- düzenleme
- Diğer
- bizim
- dışarı
- sonuçlar
- tekrar
- paket
- parametre
- Bölüm
- belirli
- tutkulu
- performans
- perspektif
- faz
- yer
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Lütfen
- Çivi
- uygulamalar
- tahmin
- önceki
- Anapara
- Sorun
- süreç
- üretim
- proje
- teşvik
- sağlamak
- sağlar
- halka açık
- amaçlı
- Python
- RAM
- değerlendirme
- hazır
- tavsiye etmek
- tavsiyeler
- azaltmak
- yansıtmak
- kayıt olmak
- kayıtlı
- kayıt
- düzenlenmekte olan
- düzenlenmiş endüstriler
- güvenilir
- tekrarlanabilir
- Raporlama
- gereklilik
- Yer Alan Kurallar
- Kaynaklar
- sorumlu
- Sonuçlar
- Risk
- SA
- sagemaker
- aynı
- ölçeklenebilir
- ölçek
- Bilim
- sdk
- Bölüm
- sektör
- güvenli
- görmek
- Hizmetler
- set
- birkaç
- paylaş
- Paylaşılan
- o
- meli
- gösterdi
- gösterilen
- Gösteriler
- Basit
- tek
- pasajı
- çözüm
- Çözümler
- çözer
- Çözme
- biraz
- Kaynak
- özel
- aşamaları
- Durum
- Basamaklar
- depolamak
- aerodinamik
- yapı
- başarı
- Başarılı olarak
- böyle
- Destek
- Destekler
- elbette
- Teknik
- test
- göre
- o
- The
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- böylece
- bu nedenle
- onlar
- Re-Tweet
- Bu
- İçinden
- boyunca
- zaman
- için
- bugün
- Takip
- Tren
- Eğitim
- şeffaf
- Hakikat
- denemek
- iki
- şemsiye
- altında
- benzersiz
- Güncelleme
- güncellenmiş
- güncellenmesi
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanım
- kullanma
- v1
- versiyon
- sürümler
- görünürlük
- istemek
- Yol..
- we
- ağ
- web hizmetleri
- vardı
- ne zaman
- süre
- irade
- ile
- İş
- iş akışı
- çalışma
- olur
- yıl
- Sen
- Zelanda
- zefirnet