モデルカード FAQs

A: サイバー攻撃の予測やローン申請の承認からメールのカテゴリの検出まで、さまざまなビジネスアプリケーションにモデルを使用できます。これらのアプリケーションはそれぞれ異なるレベルのリスクを想定しています。例えば、サイバー攻撃を誤って検出すると、メールを誤って分類するよりもビジネスにははるかに大きな影響があります。モデルのこのようなさまざまなリスクプロファイルを考慮して、モデルカードを使用し、モデルに low、medium、high のリスク評価を提供します。モデルのリスクがわからない場合は、ステータスを unknown に設定できます。顧客は各モデルにリスクプロファイルを割り当てる責任があります。リスク評価に基づいて、組織はそれらのモデルを本番環境にデプロイするための異なるルールを定めている場合があります。詳細については、「リスク評価」を参照してください。

モデルの使用目的は、本番アプリケーションでそのモデルをどのように使用すべきかを示します。これは、モデルをデプロイすべきインスタンスのタイプなどの技術的要件にとどまらず、そのモデルを使用して作成するアプリケーションのタイプ、モデルから妥当なパフォーマンスを期待できるシナリオ、モデルで使用するデータのタイプなどを指します。モデルガバナンスを強化するために、この情報をモデルカードに記載することをおすすめします。使用目的フィールドで一種のモデル仕様を定義し、モデルの開発者と利用者がモデルをトレーニングしてデプロイする際にこの仕様に従うようにすることができます。詳細については、「モデルの使用目的」を参照してください。

SageMaker Python SDKまたは AWS コンソールを使用してモデルカードを作成すると、 はトレーニング SageMaker 済みモデルの詳細をカードに SageMaker 自動入力します。これには、モデルのトレーニング方法の詳細と、describe-modelAPI呼び出しによって返されるすべてのモデルの詳細が含まれます。

Amazon SageMaker モデルカードには、変更できない構造が定義されています。この構造により、モデルカードにどのような情報を取り込むべきかがわかります。モデルカードの構造は変更できませんが、モデルカードの [追加情報] セクションのカスタムプロパティを使うと、ある程度の柔軟性が得られます。

モデルカードにはバージョンが関連付けられています。特定のモデルバージョンは、モデルカードのステータスを除くすべての属性を変更できません。評価メトリクス、説明、用途など、モデルカードにその他の変更を加えると、 は更新された情報を反映するためにモデルカードの新しいバージョン SageMaker を作成します。これは、一度作成したモデルカードが改ざんされないようにするためです。

A: はい。でトレーニングされていないモデルのモデルカードを作成できますが SageMaker、カードには情報が自動的に入力されません。モデル以外のモデルには、モデルカードに必要なすべての情報を提供する必要がありますSageMaker 。

A: はい。モデルカードの各バージョンを にエクスポートしPDF、ダウンロードして共有できます。

A: いいえ。 モデルカードは Model Registry とは独立して使用できます。

A: モデルカードは、 SageMakerの規範的なガイダンスに従い、独自のカスタム情報を提供することで、モデルに関する詳細を好きなだけ文書化するメカニズムを組織に提供することを目的としています。ML プロセスの最初にモデルカードを導入して、そのモデルで解決すべきビジネス上の問題や、モデルを使用する際に考慮すべき考慮事項を定義できます。モデルをトレーニングしたら、そのモデルに関連するモデルカードに、モデルとそのトレーニング方法に関する情報を入力できます。モデルカードはモデルに関連付けられていますが、一度モデルに関連付けられると変更できなくなります。これにより、モデルカードのトレーニング方法や使用方法など、モデルに関連するすべての情報を一元的に把握できます。

Model Registry は、モデルに関するメタデータを保存するカタログです。モデルレジストリの各エントリは、固有のモデルバージョンに対応しています。そのモデルバージョンには、Amazon S3 のモデルアーティファクトの保存場所、モデルのデプロイに必要なコンテナ、モデルに添付する必要があるカスタムメタデータなど、モデルに関する情報が含まれています。

A: モデルカードバージョンとモデルバージョンは、 では異なるエンティティです SageMaker。モデルカードを更新するたびに、そのカードの新しいバージョンが作成されます。モデルバージョンは、Model Registry に登録されている段階的にトレーニングを受けたモデルに対応しています。モデルカードバージョンは、モデルカードのモデル ID フィールドを介して Model Registry 内の特定のモデルバージョンにリンクできますが、必須ではありません。

A: いいえ。Amazon S3 にメトリクスファイルをアップロードしてカードにリンクすることで、 SageMaker Model Monitor によって計算されたパフォーマンスメトリクスをモデルカードにアップロードできますが、Model Monitor とモデルカードの間にネイティブ統合はありません。モデルダッシュボードは Model Monitor と統合されています。モデルダッシュボードの詳細については、「Amazon SageMaker Model Dashboard」を参照してください。