Amazon SageMaker ha lanzado una nueva funcionalidad que promete transformar la gestión y gobernanza de modelos de aprendizaje automático (ML) en entornos empresariales. Esta innovación se centra en la integración de las tarjetas de modelo, conocidas como Model Cards, con el registro de modelos de SageMaker. Esta combinación permite a los usuarios registrar modelos de ML de manera más fluida, facilitando la administración de la información de gobernanza para versiones específicas de los modelos.
Las Model Cards son fundamentales para los modelos de ML registrados ya que proporcionan una forma estandarizada de documentar y comunicar elementos clave del modelo, como su uso previsto, rendimiento y potenciales riesgos. Esta transparencia es vital en sectores regulados o de alto riesgo, como los servicios financieros y la salud, donde los modelos juegan un papel crucial en la toma de decisiones.
Anteriormente, uno de los desafíos para los usuarios era la asociación de tarjetas de modelo con versiones específicas de modelos debido a la falta de una experiencia de usuario unificada y los procesos de integración personalizados. Ahora, gracias a esta unificación, los arquitectos, científicos de datos e ingenieros de ML pueden registrar versiones de modelos desde las primeras etapas del desarrollo. Esto incluye detalles comerciales esenciales y metadatos técnicos, mejorando la transparencia y facilitando el despliegue de modelos en producción tras la aprobación de los oficiales de gobernanza.
Además, la integración con Amazon DataZone complementa estas mejoras, promoviendo la colaboración entre constructores de ML e ingenieros de datos. Esta combinación permite la solicitud y autorización de acceso a datos, esenciales para desarrollar funciones del modelo, y facilita la publicación y uso empresarial de modelos registrados.
La arquitectura presentada para esta gobernanza unificada cubre todo el ciclo de vida del ML, desde la creación hasta la validación y monitoreo post-producción. Incluye herramientas de gobernanza de inteligencia artificial, servicios de ML compartidos y fases de desarrollo y producción aisladas, lo cual optimiza la eficiencia organizacional mientras atiende a estándares éticos y legales.
Con esta innovación, Amazon SageMaker refuerza su compromiso de mejorar la eficiencia y justificación de los sistemas de ML, promoviendo el alineamiento de sus iniciativas con los objetivos estratégicos de negocio y maximizando el impacto y valor organizacional.
