AWS представила интеграцию DVC и SageMaker AI для полного отслеживания моделей машинного обучения

AWS анонсировала решение, объединяющее Data Version Control, Amazon SageMaker AI и SageMaker AI MLflow Apps, которое обеспечивает полное отслеживание происхождения ML-моделей, связывая их с конкретными версиями данных и экспериментами.

AWS Machine Learning разработала метод построения полного lineage для моделей машинного обучения, который объединяет Data Version Control (DVC), масштабируемые вычисления в Amazon SageMaker AI и управление экспериментами с помощью SageMaker AI MLflow Apps. Это позволяет точно отслеживать версии данных и метрики, используемые при обучении моделей.

В решении реализованы два шаблона lineage: на уровне наборов данных и на уровне отдельных записей. Каждый обученный модельный артефакт связывается с точной версией данных, хранящейся в Amazon S3 и зафиксированной в Git через DVC.