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データアナリティクス事業本部の鈴木です。
現在開催中のAWS re:Invent 2022のSwami Sivasubramanian Keynoteにて、Amazon SageMaker ML Governanceの発表がありましたので紹介します！
Amazon SageMaker ML Governanceについて
以下の３つの機能から構成されています。
- Role Manager
- Model Cards
- Model Dashboard
MLプロジェクトに関係するメンバーの権限は、それぞれのロールによって異なるため、管理が煩雑になりますが、SageMaker Role Managerを使うことで数分からと短い時間でユーザーを導入できるようになりました。ペルソナやMLアクティビティごとに定義されたポリシーテンプレートを使うことにより、ユーザーに適切なIAMロールを割り当てることが可能です。
また、SageMaker Model Cardsを使うことで、モデル情報を文書化できます。トレーニングジョブ・トレーニングデータセット・アーティファクト・推論環境などの詳細を検出し、自動入力できます。また、モデルの使用目的・リスク評価・評価結果など、モデルの詳細を記録することもできます。加えてSageMaker Model Dashboardではモデルの情報を一元的に監視を行うことができます。
以下の開発者ガイドにも記載がありますので、上記ブログと併せて参照ください。
おわりに
SageMakerで機械学習モデルを開発・運用していく上で、今回追加されたガバナンス機能を活用することで、MLプロジェクトの管理が非常にやりやすくなりそうです。上記で紹介したドキュメントをご参照の上、コンソールから既に利用可能になっている本機能を、ぜひ試してみて頂ければと思います！
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