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 のリネージ追跡機能は、バックエンドで動作し、モデルトレーニングワークフローと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 系統追跡を使用すると、データサイエンティストとモデルビルダーは次の操作を実行できます。

以下の図は、エンドツーエンドのモデルトレーニングおよびデプロイの ML ワークフローで、Amazon SageMaker によって自動的に作成される系統グラフの例を示しています。