FAQ sur les fiches modèles

R. Vous pouvez utiliser des modèles pour diverses applications professionnelles, qu'il s'agisse de prévoir les cyberattaques, d'approuver les demandes de prêt ou de détecter la catégorie d'un e-mail. Chacune de ces applications est liée à un niveau de risque différent. Par exemple, la détection incorrecte d'une cyberattaque a un impact commercial bien plus important que la classification incorrecte d'un e-mail. Compte tenu de la diversité des profils de risque d'un modèle, vous pouvez utiliser les fiches modèles pour fournir une évaluation de risque de low, medium ou high pour un modèle. Si vous ne connaissez pas le risque associé à votre modèle, vous pouvez définir le statut sur unknown. Les clients sont responsables de l'attribution du profil de risque pour chaque modèle. Selon l'évaluation des risques, les organisations peuvent avoir mis en place différentes règles pour le déploiement de ces modèles en production. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Évaluations de risque.

L'utilisation prévue d'un modèle décrit la manière dont vous devez utiliser le modèle dans vos applications de production. L'utilisation prévue va au-delà des exigences techniques telles que le type d'instance sur lequel vous devez déployer un modèle. Elle fait plutôt référence aux types d'applications à créer avec le modèle, aux scénarios dans lesquels vous pouvez vous attendre à obtenir des performances raisonnables de la part du modèle ou au type de données à utiliser avec le modèle. Nous vous recommandons de fournir ces informations dans la fiche modèle pour assurer une meilleure gouvernance du modèle. Vous pouvez définir un type de spécification de modèle dans le champ d'utilisation prévue et vous assurer que les développeurs et utilisateurs de modèles suivent cette spécification lors de l'entraînement et du déploiement de leurs modèles. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisations prévues d'un modèle.

Lorsque vous créez une carte de modèle à l'aide du SDK SageMaker Python ou de la AWS console, l' SageMaker IA renseigne automatiquement les informations relatives à votre modèle entraîné. Cela inclut les détails complets d’entraînement et toutes les informations sur le modèle qui sont disponibles via l’appel d’API describe-model. Si vous travaillez dans Amazon SageMaker Studio, vous pouvez remplir automatiquement vos modèles de cartes en appelant l'DescribeModelPackageAPI.

Les Amazon SageMaker Model Cards ont une structure définie qui ne peut pas être modifiée. Cette structure vous indique quelles informations doivent être indiquées dans une fiche modèle. Vous ne pouvez pas modifier la structure de la fiche modèle, mais les propriétés personnalisées de la section Additional information (Informations supplémentaires) de la fiche modèle offrent une certaine flexibilité.

Des versions sont associées aux fiches modèles. Une version de modèle donnée est immuable pour tous les attributs autres que le statut de la fiche modèle. Si vous apportez d'autres modifications à la fiche modèle, telles que les mesures d'évaluation, la description ou les utilisations prévues, SageMaker AI crée une nouvelle version de la fiche modèle pour refléter les informations mises à jour. Cela permet de s’assurer qu’une carte de modèle, une fois créée, ne peut pas être altérée.

Les cartes de modèles sont automatiquement mises à jour chaque fois que vous modifiez les versions de vos packages de modèles dans le registre de modèles.

A : Oui. Vous pouvez créer des fiches modèles pour des modèles qui ne sont pas formés à l' SageMaker IA, mais aucune information n'est automatiquement renseignée dans la fiche. Vous devez fournir toutes les informations nécessaires dans la fiche modèle pour les modèles non SageMaker IA.

A : Oui. Vous pouvez exporter chaque version d'une fiche modèle au format PDF, la télécharger et la partager.

R : Les cartes modèles sont accessibles via SageMaker AI Console et Model Registry. Lorsque vous utilisez le registre de modèles, vous recevrez automatiquement une carte de modèle pour chaque version de votre modèle.

R : Les fiches modèles sont destinées à fournir aux organisations un mécanisme leur permettant de documenter autant de détails qu'elles le souhaitent sur leur modèle en suivant les directives prescriptives de l' SageMaker IA et en fournissant leurs propres informations personnalisées. Vous pouvez introduire des cartes de modèles dès le début du processus de machine learning et les utiliser pour définir le problème métier que le modèle doit résoudre, ainsi que toutes les considérations à prendre en compte lors de l’utilisation du modèle. Une fois qu'un modèle a été entraîné, vous pouvez renseigner la fiche associée à ce modèle en ajoutant des informations sur le modèle et la manière dont il a été entraîné. Les fiches modèles sont associées à des modèles et sont immuables une fois associées à un modèle. Cela garantit que la fiche modèle est la seule source fiable pour toutes les informations relatives à un modèle, y compris la manière dont il a été formé et la façon dont il doit être utilisé.

Le registre des modèles est un catalogue qui stocke les métadonnées relatives à vos modèles. Chaque entrée du registre des modèles correspond à une version de modèle unique. Cette version de modèle contient des informations sur le modèle, telles que l’emplacement de stockage des artefacts du modèle dans Amazon S3, le conteneur nécessaire pour déployer le modèle, et les métadonnées personnalisées qui doivent être attachées au modèle. Chaque version de package de modèle est associée à une carte de modèle.

R : Les cartes de modèles sont intégrées dans l’objet de registre de modèles. Chaque version d’un package de modèle figurant dans le registre de modèles est liée à la carte de modèle correspondante. Vous pouvez accéder au schéma de la carte modèle pour chaque version à l'aide de l'ModelPackageModelCardAPI.

R : Oui, il existe une relation un-à-un entre les cartes de modèles et les modèles figurant dans le registre de modèles. Chaque version de modèle stockée dans le registre de modèles a exactement une carte de modèle correspondante associée.

R : Non. Vous pouvez télécharger les mesures de performances calculées par SageMaker Model Monitor sur la carte modèle en chargeant un fichier de mesures sur Amazon S3 et en le liant à la carte, mais il n'existe aucune intégration native entre Model Monitor et les cartes modèles. Les tableaux de bord des modèles sont intégrés à Model Monitor. Pour plus d'informations sur les modèles de tableaux de bord, consultez Amazon SageMaker Model Dashboard.