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Enregistrez automatiquement les modèles d' SageMaker IA avec SageMaker Model Registry

Vous pouvez enregistrer les modèles MLflow et les enregistrer automatiquement dans SageMaker Model Registry à l'aide du SDK Python ou directement via l'interface utilisateur de MLflow.

Enregistrez des modèles à l'aide du SDK SageMaker Python

create_registered_modelUtilisez-le dans votre client MLflow pour créer automatiquement un groupe de packages de modèles dans SageMaker AI qui correspond à un modèle MLflow existant de votre choix.

import mlflow 
from mlflow import MlflowClient

mlflow.set_tracking_uri(arn)

client = MlflowClient()

mlflow_model_name = 'AutoRegisteredModel'
client.create_registered_model(mlflow_model_name, tags={"key1": "value1"})

mlflow.register_model()À utiliser pour enregistrer automatiquement un SageMaker modèle dans le registre des modèles pendant l'entraînement des modèles. Lors de l'enregistrement du modèle MLflow, un groupe de packages de modèles et une version de package de modèles correspondants sont créés dans SageMaker AI.

import mlflow.sklearn
from mlflow.models import infer_signature
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

mlflow.set_tracking_uri(arn)
params = {"n_estimators": 3, "random_state": 42}
X, y = make_regression(n_features=4, n_informative=2, random_state=0, shuffle=False)

# Log MLflow entities
with mlflow.start_run() as run:
    rfr = RandomForestRegressor(**params).fit(X, y)
    signature = infer_signature(X, rfr.predict(X))
    mlflow.log_params(params)
    mlflow.sklearn.log_model(rfr, artifact_path="sklearn-model", signature=signature)

model_uri = f"runs:/{run.info.run_id}/sklearn-model"
mv = mlflow.register_model(model_uri, "RandomForestRegressionModel")

print(f"Name: {mv.name}")
print(f"Version: {mv.version}")

Enregistrement de modèles à l’aide de l’interface utilisateur MLflow

Vous pouvez également enregistrer un modèle dans le registre des SageMaker modèles directement dans l'interface utilisateur de MLflow. Dans le menu Modèles de l’interface utilisateur MLflow, choisissez Créer un modèle. Tous les modèles nouvellement créés de cette manière sont ajoutés au registre des SageMaker modèles.

Après avoir journalisé un modèle pendant le suivi des expériences, accédez à la page d’exécution dans l’interface utilisateur MLflow. Choisissez le volet Artifacts et choisissez Enregistrer le modèle dans le coin supérieur droit pour enregistrer la version du modèle à la fois dans MLflow et SageMaker Model Registry.

Affichage des modèles enregistrés dans Studio

Sur la page d'accueil de SageMaker Studio, choisissez Modèles dans le volet de navigation de gauche pour afficher vos modèles enregistrés. Pour plus d'informations sur la prise en main de Studio, consultez Lancer Amazon SageMaker Studio.