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# モデルのバージョンを SageMaker AI モデルレジストリに登録する
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SageMaker Canvas では、モデルの複数のイテレーションまたはバージョンを構築して、時間の経過とともにモデルを改善することができます。より優れたトレーニングデータを取得したり、モデルの精度を向上する場合には、新しいバージョンのモデルの作成をお勧めします。モデルへのバージョンの追加方法の詳細については、「[Update a model](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-update-model.html)」を参照してください。

信頼できる[モデルを構築](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-build-model.html)したら、本番環境で使用する前に、組織のデータサイエンティストまたは MLOps エンジニアにモデルの評価とレビューを依頼することをお勧めします。これを行うには、モデルのバージョンを [SageMaker モデルレジストリに登録する](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-registry.html)ことができます。SageMaker モデルレジストリは、データサイエンティストやエンジニアが機械学習 (ML) モデルをカタログ化し、モデルバージョンとそれに関連するメタデータ (トレーニングメトリクスなど) を管理するために使用できるリポジトリです。モデルの承認状況を管理および記録することもできます。

モデルバージョンを SageMaker モデルレジストリに登録すると、データサイエンティストまたは MLOps チームは、機械学習モデルを操作するためのウェブベースの統合開発環境 (IDE) である [SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio.html) から SageMaker モデルレジストリにアクセスできるようになります。データサイエンティストまたは MLOps チームは、Studio Classic の SageMaker モデルレジストリインターフェイスでモデルを評価し、承認ステータスを更新できます。モデルが要件を満たさない場合、データサイエンティストまたは MLOps チームはステータスを `Rejected` に更新できます。モデルが要件を満たす場合、データサイエンティストまたは MLOps チームはステータスを `Approved` に更新できます。その後、[モデルをエンドポイントにデプロイ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/deploy-model.html#deploy-model-prereqs)したり、CI/CD パイプラインを使用して[モデルのデプロイを自動化](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-automating-managing-and-scaling-ml-workflows-using-amazon-sagemaker-pipelines/)したりできます。SageMaker AI モデルレジストリ機能を使用すると、Canvas で構築されたモデルを組織の MLOps プロセスとシームレスに統合できます。

次の図は、Canvas で構築されたモデルバージョンを SageMaker モデルレジストリに登録して MLOps ワークフローに統合する例の概要を説明しています。

![\[MLOps ワークフローに統合するために Canvas に組み込まれたモデルバージョンを登録するステップ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/canvas-model-registration-diagram.jpg)


SageMaker モデルレジストリには、表形式、画像、テキストのモデルバージョンを登録できます。これには、時系列予測モデルと JumpStart ベースの[ファインチューニングされた基盤モデル](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-fm-chat-fine-tune.html)が含まれます。

**注記**  
現時点では、Canvas に組み込まれた Amazon Bedrock ベースの、ファインチューニングされた基盤モデルを SageMaker モデルレジストリに登録することはできません。

以下のセクションでは、Canvas から SageMaker モデルレジストリへのモデルバージョンの登録方法について説明します。

## 権限の管理
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デフォルトでは、SageMaker モデルレジストリにモデルバージョンを登録するアクセス許可がユーザーに付与されています。SageMaker AI は、Canvas アプリケーションをホストする SageMaker AI ドメインの AWS IAM 実行ロールにアタッチされている [AmazonSageMakerCanvasFullAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonSageMakerCanvasFullAccess.html) ポリシーを介して、すべての新規および既存の Canvas ユーザープロファイルにこれらのアクセス許可を付与します。

Canvas 管理者が新しいドメインまたはユーザープロファイルを設定する場合、ドメインを設定し、「[開始方法ガイド](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-getting-started.html#canvas-prerequisites)」の前提条件の指示に従うと、SageMaker AI は **[ML Ops 許可の設定]** オプションを使用してモデル登録アクセス許可を有効にします。このオプションはデフォルトで有効になっています。

Canvas 管理者はモデルの登録権限をユーザープロファイルレベルでも管理できます。例えば、管理者が一部のユーザープロファイルにはモデルの登録権限を付与し、他のユーザープロファイルからは権限を削除する場合、管理者は特定のユーザーの権限を編集できます。特定のユーザープロファイルでモデルの登録権限を無効にするには、次の手順に従います。

1. SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開きます。

1. 左のナビゲーションペインで、**[管理設定‭]** を選択します。

1. **[管理設定]** で、**[ドメイン]** を選択します。

1. ドメインのリストで、ユーザープロファイルのドメインを選択します。

1. **[ドメインの詳細]** ページで、権限を編集する **[ユーザープロファイル]** を選択します。

1. **[ユーザーの詳細]** ページで、**[編集]** を選択します。

1. 左側のナビゲーションペインで、**[Canvas の設定]** を選択します。

1. **[ML Ops 権限設定]** セクションで、**[モデルレジストリ登録権限を有効化]** トグルを無効にします。

1. **[送信]** を選択して、ドメインの設定の変更を保存します。

これで、ユーザープロファイルからモデルの登録権限が削除されます。

## モデルのバージョンを SageMaker AI モデルレジストリに登録する
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SageMaker モデルレジストリは、*モデルグループ*の特定の問題を解決するために構築したすべてのモデルバージョンを追跡します。SageMaker Canvas モデルを構築して SageMaker モデルレジストリに登録すると、新しいモデルバージョンとしてモデルグループに追加されます。例えば、モデルの 4 つのバージョンを構築して登録すると、SageMaker モデルレジストリインターフェイスで作業するデータサイエンティストまたは MLOps チームは、モデルグループを表示し、モデルの 4 つのバージョンすべてを 1 か所で確認できます。

Canvas モデルを SageMaker モデルレジストリに登録すると、モデルグループが自動的に作成され、該当 Canvas モデル由来の名前が付けられます。オプションで、任意の名前に名前を変更したり、SageMaker モデルレジストリの既存のモデルグループを使用したりできます。モデルグループの作成方法の詳細については、「[Create a Model Group](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-registry-model-group.html)」を参照してください。

**注記**  
現時点では、Canvas で構築されたモデルは同じアカウントの SageMaker モデルレジストリにのみ登録できます。

Canvas アプリケーションから SageMaker モデルレジストリにモデルバージョンを登録するには、次の手順に従います。

1. SageMaker Canvas アプリケーションを開きます。

1. 左側のナビゲーションペインで **[自分のモデル]** を選択します。

1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。**[問題タイプでフィルタリング]** で、モデルをより簡単に見つけることができます。

1. モデルを選択すると、**[バージョン]** ページが開き、モデルのすべてのバージョンが一覧表示されます。**[詳細メトリクスを表示]** トグルを有効化すると、**[リコール]** や **[精度]** などの詳細メトリクスが表示され、モデルのバージョンを比較したり、登録するバージョンを判断したりできます。

1. モデルバージョンのリストの登録するバージョンで、**[その他のオプション]** アイコン (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)) を選択します。または、登録するバージョンをダブルクリックして、バージョン詳細ページで **[その他のオプション]** アイコン (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/more-options-icon.png)) を選択します。

1. ドロップダウンリストで、**[モデルレジストリに追加]** を選択します。**[モデルレジストリに追加]** ダイアログボックスが開きます。

1. **[モデルレジストリに追加]** ダイアログボックスで、次の操作を行います。

   1. (オプション) **[SageMaker Studio Classic モデルグループ]** セクションの **[モデルグループ名]** フィールドに、バージョンを登録するモデルグループの名前を入力します。SageMaker AI が作成する新しいモデルグループの名前を指定することも、既存のモデルグループを指定することもできます。このフィールドを指定しない場合、Canvas はモデルと同じ名前のデフォルトのモデルグループにバージョンを登録します。

   1. **[Add]** (追加) を選択します。

これで、モデルバージョンが SageMaker モデルレジストリのモデルグループに登録されたはずです。SageMaker モデルレジストリのモデルグループにモデルバージョンを登録すると、Canvas モデルのそれ以降のバージョンはすべて同じモデルグループに登録されます (登録することを選択した場合)。バージョンを別のモデルグループに登録する場合は、SageMaker モデルレジストリにアクセスして、[モデルグループを削除する](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-registry-delete-model-group.html)必要があります。その後、モデルバージョンを新しいモデルグループに再登録できます。

モデルのステータスを確認するには、Canvas アプリケーションのモデルの **[バージョン]** ページに戻ります。このページには、各バージョンの **[モデルレジストリ]** ステータスが表示されます。ステータスが `Registered` の場合は、モデルは正常に登録されています。

登録したモデルバージョンの詳細を確認したい場合は、**[モデルレジストリ]** ステータスの **[登録済み]** フィールドにカーソルを合わせると、**[モデルレジストリの詳細]** ポップアップボックスが表示されます。これらの詳細には、次のような情報が含まれています。
+ **[モデルパッケージグループ名]** は、使用しているバージョンが SageMaker モデルレジストリに登録されているモデルグループです。
+ **[承認ステータス]** は、`Pending Approval`、`Approved`、`Rejected` のいずれかになります。Studio Classic ユーザーが SageMaker モデルレジストリのバージョンを承認または拒否した場合、モデルバージョンページを更新すると、そのステータスが更新されます。

以下のスクリーンショットは、**[モデルレジストリの詳細]** ボックス、およびこの特定のモデルバージョンの **[承認]** ステータス (`Approved`) を示しています。

![\[Canvas アプリケーションの SageMaker モデルレジストリ詳細ボックスのスクリーンショット\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/canvas/approved-mr.png)