Actualice los detalles de una versión modelo - Amazon SageMaker

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Actualice los detalles de una versión modelo

Puede ver y actualizar los detalles de una versión de modelo específica mediante la consola AWS SDK for Python (Boto3) o la de Amazon SageMaker Studio.

importante

Amazon SageMaker integra Model Cards en Model Registry. Un paquete modelo registrado en el registro de modelos incluye una tarjeta modelo simplificada como componente del paquete modelo. Para obtener más información, consulte Esquema de tarjeta modelo de paquete modelo (Studio).

Vea y actualice los detalles de una versión del modelo (Boto3)

Para ver los detalles de una versión del modelo mediante Boto3, complete los pasos siguientes.

  1. Llame a la list_model_packages API operación para ver las versiones de los modelos de un grupo de modelos.

    sm_client.list_model_packages(ModelPackageGroupName="ModelGroup1")

    La respuesta es una lista de resúmenes de paquetes de modelos. Puede obtener el nombre de recurso de Amazon (ARN) de las versiones del modelo en esta 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. Llame a describe_model_package para ver los detalles de la versión del modelo. Introduce ARN la versión modelo que aparece en el resultado de la llamadalist_model_packages.

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

    El resultado de esta llamada es un JSON objeto con los detalles de la versión del 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 de tarjeta modelo de paquete modelo (Studio)

Todos los detalles relacionados con la versión del modelo están encapsulados en la tarjeta de modelo del paquete modelo. La tarjeta modelo de un paquete modelo es un uso especial de la tarjeta SageMaker modelo de Amazon y su esquema está simplificado. El esquema de la tarjeta modelo del paquete modelo se muestra en el siguiente menú desplegable ampliable.

{ "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 } } }

Vea y actualice los detalles de una versión del modelo (Studio o Studio Classic)

Para ver y actualizar los detalles de una versión de modelo, complete los siguientes pasos en función de si utiliza Studio o Studio Classic. En Studio Classic, puede actualizar el estado de aprobación de una versión de modelo. Para obtener más información, consulte Actualizar el estado de aprobación de un modelo. En Studio, por otro lado, SageMaker crea una tarjeta de modelo para un paquete de modelos y la interfaz de usuario de la versión del modelo ofrece opciones para actualizar los detalles de la tarjeta de modelo.

Studio
  1. Abre la consola de SageMaker Studio siguiendo las instrucciones de Launch Amazon SageMaker Studio.

  2. En el panel de navegación izquierdo, selecciona Modelos en el menú.

  3. Seleccione la pestaña Modelos registrados, si aún no la ha seleccionado.

  4. Justo debajo de la etiqueta de la pestaña Modelos registrados, elija Grupos de modelos, si aún no lo ha seleccionado.

  5. Seleccione el nombre del grupo de modelos que contiene la versión del modelo que desea ver.

  6. En la lista de versiones del modelo, seleccione la versión del modelo que desee ver.

  7. Elija una de las siguientes pestañas:

    • Formación: para ver o editar los detalles relacionados con su trabajo de formación, incluidas las métricas de rendimiento, los artefactos, la IAM función y el cifrado y los contenedores. Para obtener más información, consulte Añada un trabajo de formación (Studio).

    • Evaluar: para ver o editar los detalles relacionados con su trabajo de formación, como las métricas de rendimiento, los conjuntos de datos de evaluación y la seguridad. Para obtener más información, consulte Añadir un trabajo de evaluación (Studio).

    • Auditoría: para ver o editar detalles de alto nivel relacionados con el propósito empresarial, el uso, el riesgo y los detalles técnicos del modelo, como las limitaciones del algoritmo y el rendimiento. Para obtener más información, consulte Actualice la información de auditoría (gobierno) (Studio).

    • Implementación: para ver o editar la ubicación del contenedor de imágenes de inferencia y las instancias que componen el punto final. Para obtener más información, consulte Actualizar la información de despliegue (Studio).

Studio Classic
  1. Inicia sesión en Amazon SageMaker Studio Classic. Para obtener más información, consulte Lanzamiento de Amazon SageMaker Studio Classic.

  2. En el panel de navegación izquierdo, elija el icono de Inicio ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Elija Modelos y, a continuación, Registro de modelos.

  4. En la lista de grupos de modelos, seleccione el nombre del grupo de modelos que desea ver.

  5. Aparece una nueva pestaña con una lista de las versiones del modelo del grupo de modelos.

  6. En la lista de versiones de modelo, seleccione el nombre de la versión del modelo de la que quiere ver los detalles.

  7. En la pestaña de la versión del modelo que se abre, elija una de las siguientes opciones para ver los detalles sobre la versión del modelo:

    • Actividad: muestra los eventos de la versión del modelo, como las actualizaciones del estado de aprobación.

    • Calidad del modelo: comunica las métricas relacionadas con las comprobaciones de calidad de los modelos del monitor de modelos, que comparan las predicciones del modelo con las de Ground Truth. Para obtener más información sobre las comprobaciones de calidad de los modelos del monitor de modelos, consulte Calidad del modelo.

    • Explicabilidad: comunica las métricas relacionadas con las comprobaciones de atribución de características del monitor de modelos, que comparan las clasificaciones relativas de las características en los datos de entrenamiento con las de los datos en tiempo real. Para obtener más información sobre las comprobaciones de explicabilidad del monitor de modelos, consulte Desviación en la atribución de características de los modelos en producción.

    • Sesgo: comunica las métricas relacionadas con las comprobaciones de desviación de sesgo del monitor de modelos, que comparan la distribución de los datos en tiempo real con los datos de entrenamiento. Para obtener más información sobre las comprobaciones de desviación de sesgo del monitor de modelos, consulte Deriva de polarización para los modelos en producción.

    • Recomendador de inferencias: proporciona recomendaciones de instancia iniciales para lograr un rendimiento óptimo en función del modelo y las cargas de muestra.

    • Prueba de carga: ejecuta pruebas de carga en los tipos de instancias que elija cuando indique sus requisitos de producción específicos, como las restricciones de latencia y rendimiento.

    • Especificación de inferencia: muestra los tipos de instancias para tus trabajos de inferencia y transformación en tiempo real, así como información sobre tus contenedores de AmazonECR.

    • Información: muestra información como el proyecto al que está asociada la versión del modelo, la canalización que generó el modelo, el grupo de modelos y la ubicación del modelo en Amazon S3.