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Vous pouvez utiliser les collections pour regrouper les modèles enregistrés liés les uns aux autres et les organiser en hiérarchies afin d'améliorer la découvrabilité des modèles à grande échelle. Avec les collections, vous pouvez organiser les modèles enregistrés associés les uns aux autres. Par exemple, vous pouvez classer vos modèles en fonction du domaine du problème qu'ils résolvent en tant que collections intitulées NLP-Models, CV-Models ou. Speech-recognition-models Pour organiser vos modèles enregistrés dans une arborescence, vous pouvez imbriquer les collections les unes dans les autres. Les opérations que vous effectuez sur une collection, telles que la création, la lecture, la mise à jour ou la suppression, ne modifient pas vos modèles enregistrés. Vous pouvez utiliser l'interface utilisateur d'Amazon SageMaker Studio ou le Python SDK pour gérer vos collections.
L'onglet Collections du registre des modèles affiche la liste de toutes les collections figurant dans votre compte. Les sections suivantes décrivent comment utiliser les options de l'onglet Collections pour effectuer les opérations suivantes :
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Créer des collections
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Ajouter des groupes de modèles à une collection
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Déplacer des groupes de modèles entre les collections
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Supprimer des groupes de modèles ou des collections dans d'autres collections
Aucune opération que vous effectuez sur vos collections n'affecte l'intégrité des groupes de modèles individuels qu'elles contiennent : les artefacts des groupes de modèles sous-jacents dans Amazon S3 et Amazon ECR ne sont pas modifiés.
Bien que les collections offrent une plus grande flexibilité dans l'organisation de vos modèles, la représentation interne impose certaines contraintes quant à la taille de votre hiérarchie. Pour un résumé de ces contraintes, consultez Constraints.
Les rubriques suivantes expliquent comment créer et utiliser des collections dans le registre des modèles.
