Amazon SageMaker ML 系統追跡

Amazon SageMaker ML 系統追跡は、データ準備からモデルのデプロイまで、機械学習 (ML) ワークフローのステップに関する情報を作成して保存します。追跡情報を使用すると、ワークフローステップの再現、モデルおよびデータセットの系統の追跡、モデルのガバナンスと監査基準の確立を行うことができます。

SageMaker AI の系統追跡機能は、バックエンドで機能し、モデルのトレーニングおよびデプロイワークフローに関連するすべてのメタデータを追跡します。これには、トレーニングジョブ、使用したデータセット、パイプライン、エンドポイント、実際のモデルが含まれます。系統サービスに対していつでもクエリを実行し、モデルのトレーニングに使用された正確なアーティファクトを確認できます。これらのアーティファクトを使用すると、使用した正確なデータセットにアクセスできる限り、同じ機械学習ワークフローを再作成してモデルを再現できます。トライアルコンポーネントは、トレーニングジョブを追跡します。このトライアルコンポーネントには、トレーニングジョブの一部として使用されたすべてのパラメータがあります。ワークフロー全体を再実行する必要がない場合は、トレーニングジョブを再現して同じモデルを派生させることができます。

SageMaker AI 系統追跡データサイエンティストとモデルビルダーでは、次のことができます。

次の図は、Amazon SageMaker AI がend-to-endのモデルトレーニングおよびデプロイ ML ワークフローで自動的に作成するリネージグラフの例を示しています。