Model Registry コレクション

コレクションを使用すると、相互に関連する登録済みモデルをグループ化し、階層化して整理することで、モデルの検出可能性が大幅に向上します。コレクションを使用すると、相互に関連する登録済みモデルを整理できます。例えば、モデルが解決する問題のドメインに基づいて、NLP モデル、CV モデル、または音声認識モデルというタイトルのコレクションとしてモデルを分類できます。登録したモデルをツリー構造で整理するには、コレクションを相互にネストします。作成、読み取り、更新、削除などの操作をコレクションに実行しても、登録済みのモデルは変更されません。Amazon SageMaker Studio UI または Python SDK を使用して、コレクションを管理できます。

Model Registry の [コレクション] タブには、アカウント内のすべてのコレクションのリストが表示されます。以下のセクションでは、オプションで [コレクション] タブで次の操作を実行する方法を説明します。

コレクションに対して実行する操作は、コレクションに含まれる個々のモデルグループの整合性には影響しません。Amazon S3 と Amazon ECR の基盤となるモデルグループのアーティファクトは変更されません。

コレクションを使うとモデルを柔軟に整理できますが、内部表現により階層のサイズにいくらかの制約が課されます。これらの制約の概要については、「制約」を参照してください。

次のトピックでは、Model Registry でコレクションを作成して操作する方法を説明します。