Amazon SageMaker ha lanzado una nueva funcionalidad destinada a mejorar la gestión y gobernanza de modelos de aprendizaje automático (ML) en entornos empresariales. Esta innovación, que integra las tarjetas de modelo SageMaker Model Cards con el registro de modelos SageMaker Model Registry, permite a los usuarios registrar modelos de ML de manera más transparente y eficiente, facilitando la gestión de la información de gobernanza con unos pocos clics.
Las Model Cards son un elemento crucial para los modelos de ML registrados, ya que ofrecen una manera estandarizada de documentar y comunicar los metadatos clave de cada modelo. Esta información incluye el uso previsto, el rendimiento, los riesgos asociados y detalles comerciales, lo cual resulta especialmente importante en sectores regulados como las finanzas y la salud, donde los modelos de ML son fundamentales para la toma de decisiones.
Hasta ahora, uno de los desafíos más grandes había sido vincular claramente las tarjetas de modelo con versiones específicas de los modelos, debido a la falta de una experiencia de usuario integrada y a la complejidad de los procesos de integración personalizados. Gracias a esta nueva funcionalidad, arquitectos, científicos de datos e ingenieros de ML pueden registrar versiones de modelos desde el inicio del desarrollo, incluyendo detalles comerciales y metadatos técnicos críticos. Esta integración contribuye a mejorar la transparencia y a facilitar el despliegue de modelos en entornos de producción, una vez que han sido aprobados por los responsables de gobernanza.
Además, la integración con Amazon DataZone potencia esta capacidad al permitir una colaboración más fluida entre los desarrolladores de ML y los ingenieros de datos, promoviendo una gobernanza unificada de datos y activos de ML. Los desarrolladores pueden solicitar acceso a datos, y tras obtener la aprobación, utilizarlos para desarrollar características del modelo y compartirlos para su uso en el ámbito empresarial.
La arquitectura presentada para la gobernanza unificada abarca todo el ciclo de vida del ML de una manera escalable, desde la creación hasta la validación y monitoreo post-producción. Incluye herramientas de gobernanza de inteligencia artificial, servicios compartidos de ML y fases aisladas para el desarrollo y la producción, todo diseñado para optimizar la eficiencia organizacional mientras se cumplen con los estándares éticos y legales.
Con esta innovación, Amazon SageMaker reafirma su compromiso de mejorar la eficiencia y justificación de los sistemas de ML, alineando sus iniciativas con los objetivos estratégicos de negocio y maximizando su impacto y valor.
