Mettre à jour les détails d'une version de modèle - Amazon SageMaker

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Mettre à jour les détails d'une version de modèle

Vous pouvez consulter et mettre à jour les détails d'une version de modèle spécifique à l'aide de la console Amazon Studio AWS SDK for Python (Boto3) ou de la console Amazon SageMaker Studio.

Important

Amazon SageMaker intègre les Model Cards dans le Model Registry. Un modèle de package enregistré dans le registre des modèles inclut une carte modèle simplifiée en tant que composant du package modèle. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Modèle de package, schéma de carte modèle (Studio).

Afficher et mettre à jour les détails d'une version de modèle (Boto3)

Pour afficher les détails d'une version de modèle à l'aide de Boto3, procédez comme suit.

  1. Appelez l'list_model_packagesAPIopération pour afficher les versions des modèles dans un groupe de modèles.

    sm_client.list_model_packages(ModelPackageGroupName="ModelGroup1")

    La réponse est une liste de résumés de packages de modèles. Vous pouvez obtenir le nom de ressource Amazon (ARN) des versions du modèle dans cette liste.

    {'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. Appelez describe_model_package pour voir les détails de la version de modèle. Vous transmettez la version ARN d'un modèle que vous avez obtenu dans la sortie de l'appellist_model_packages.

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

    Le résultat de cet appel est un JSON objet avec les détails de la version du modèle.

    {'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}}

Modèle de package, schéma de carte modèle (Studio)

Tous les détails relatifs à la version du modèle sont encapsulés dans la carte modèle du package du modèle. La carte modèle d'un package modèle est une utilisation spéciale de l'Amazon SageMaker Model Card et son schéma est simplifié. Le schéma de la carte modèle du package est affiché dans la liste déroulante extensible suivante.

{ "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 } } }

Afficher et mettre à jour les détails d'une version de modèle (Studio ou Studio Classic)

Pour afficher et mettre à jour les détails d'une version de modèle, effectuez les étapes suivantes selon que vous utilisez Studio ou Studio Classic. Dans Studio Classic, vous pouvez mettre à jour le statut d'approbation d'une version du modèle. Pour plus de détails, consultez Mise à jour du statut d'approbation d'un modèle. Dans Studio, en revanche, SageMaker crée une carte modèle pour un package modèle, et l'interface utilisateur de la version du modèle fournit des options pour mettre à jour les détails de la carte modèle.

Studio
  1. Ouvrez la console SageMaker Studio en suivant les instructions de la section Lancer Amazon SageMaker Studio.

  2. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Modèles dans le menu.

  3. Choisissez l'onglet Modèles enregistrés, s'il n'est pas déjà sélectionné.

  4. Juste en dessous du libellé de l'onglet Modèles enregistrés, sélectionnez Groupes de modèles, si ce n'est déjà fait.

  5. Sélectionnez le nom du groupe de modèles contenant la version du modèle à afficher.

  6. Dans la liste des versions du modèle, sélectionnez la version du modèle à afficher.

  7. Choisissez l'un des onglets suivants.

    • Formation : pour afficher ou modifier les informations relatives à votre tâche de formation, notamment les indicateurs de performance, les artefacts, le IAM rôle et le chiffrement, ainsi que les conteneurs. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Ajouter un poste de formation (Studio).

    • Évaluer : pour afficher ou modifier les informations relatives à votre poste de formation, telles que les indicateurs de performance, les ensembles de données d'évaluation et la sécurité. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Ajouter une tâche d'évaluation (Studio).

    • Audit : pour afficher ou modifier des informations de haut niveau relatives à l'objectif commercial, à l'utilisation, aux risques et aux détails techniques du modèle, tels que les limites de performance et d'algorithme. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Mettre à jour les informations d'audit (gouvernance) (Studio).

    • Déploiement : pour afficher ou modifier l'emplacement de votre conteneur d'images d'inférence et des instances qui composent le point de terminaison. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Mettre à jour les informations de déploiement (Studio).

Studio Classic
  1. Connectez-vous à Amazon SageMaker Studio Classic. Pour plus d'informations, consultez Lancer Amazon SageMaker Studio Classic.

  2. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez l'icône Home (Accueil) ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Choisissez Models (Modèles), puis Model registry (Registre des modèles).

  4. Dans la liste des groupes de modèles, sélectionnez le nom du groupe de modèles que vous voulez afficher.

  5. Un nouvel onglet apparaît avec la liste des versions de modèle dans le groupe de modèles.

  6. Dans la liste des versions de modèle, sélectionnez le nom de la version de modèle dont vous voulez afficher les détails.

  7. Sous l'onglet Version de modèle qui s'ouvre, choisissez l'une des options suivantes pour afficher les détails de la version de modèle :

    • Activity (Activité) : affiche les événements concernant la version du modèle, comme les mises à jour du statut d'approbation.

    • Model quality (Qualité du modèle) : indique les métriques relatives aux contrôles de qualité de votre modèle Model Monitor, qui comparent les prévisions du modèle à Ground Truth. Pour plus d'informations sur les contrôles de qualité des modèles Model Monitor, consultez Qualité du modèle.

    • Explainability (Explicabilité) : indique les métriques relatives aux contrôles d'attribution des fonctions de Model Monitor, qui comparent le classement relatif de vos fonctions dans les données d'entraînement par rapport aux données en temps réel. Pour plus d'informations sur les contrôles d'explicabilité Model Monitor, consultez Dérive d'attribution des fonctionnalités pour les modèles en production.

    • Biais : indique les métriques associées à vos contrôles de dérive de biais de Model Monitor, qui comparent la distribution des données en temps réel aux données d'entraînement. Pour plus d'informations sur les contrôles de dérive de biais de Model Monitor, consultez Dérive de biais pour les modèles en production.

    • Inference recommender (Recommandation d'inférence) : fournit des recommandations d'instance initiales pour des performances optimales en fonction de votre modèle et de vos exemples de charges utiles.

    • Load test (Test de charge) : exécute des tests de charge sur les types d'instances de votre choix lorsque vous définissez vos exigences de production spécifiques, telles que les contraintes de latence et de débit.

    • Spécification d'inférence : affiche les types d'instances pour vos tâches d'inférence et de transformation en temps réel, ainsi que des informations sur vos conteneurs AmazonECR.

    • Paramètres : affiche des informations telles que le projet auquel la version de modèle est associée, le pipeline qui a généré le modèle, le groupe de modèles et l'emplacement du modèle dans Amazon S3.