Amazon SageMaker ve MLflow ile Çoklu Hesap Model Yönetimi Rehberi

Amazon Web Services, otomatik model kaydının ardından farklı hesaplar arasındaki model yönetimini genişleterek merkezileştirilmiş ve hibrit topoğrafyaları kullanıcıların kullanımına sunuyor.

Çoklu Hesaplarda Model Yönetimi

Otomatik model kaydının kurulmasının ardından, hesaplar arasında model yönetimi doğal bir sonraki adım olarak öne çıkmaktadır. İlk bölümde, yönetilen MLflow'un kayıtlı modelleri SageMaker AI Model Registry ile nasıl senkronize ettiği incelenmiştir.

Yeni Rol Tanımları ve Personalar

İlk bölümde tanıtılan veri bilimci ve denetim sorumlusu rollerine ek olarak, çapraz hesap topoğrafyaları iki yeni rol daha eklemektedir. Yönetici, bir defaya mahsus çapraz hesap kurulumlarını gerçekleştirirken, model sahibi yerel onayları yönetmektedir.

Kurulum ve Ön Koşullar

Bu rehber için ilk bölümün tamamlanması, iki AWS hesabına sahip olunması ve CloudFormation yığınının her iki hesaba da dağıtılmış olması gerekmektedir.

Merkezi Hub ve Spoke Yönetimi

Birçok ekibe sahip büyük organizasyonlar için birden fazla geliştirme hesabını merkezi bir denetim hesabıyla birleştirmek yaygın bir yaklaşımdır. Bu yapı, AWS RAM kullanarak MLflow uygulamasını paylaşır.