Yüzlerce veri bilimci, modelleri SageMaker Model Registry model gruplarında saklar. Ekip, model yapıtlarını veya mevcut gruplamaları değiştirmeden keşfedilebilirliği artırmak için mevcut modelleri üç kategoriye (bilgisayar görüşü, NLP, konuşma tanıma) ayırmak istiyor. Bu kısıtlamaları hangi yaklaşım karşılar?

SageMaker Model Registry collection'ları, mevcut model gruplarını değiştirmeden veya model yapıtlarını taşımadan modelleri mantıksal olarak düzenlemenin ve keşfedilebilirliği artırmanın en uygun yoludur. Her kategori için bir collection oluşturup ilgili model gruplarını bu collection'lara yerleştirmek, mevcut yapıyı bozmadan kolay sınıflandırma sağlar. Özel etiketler oluşturmak, keşfedilebilirliği artırsa da, etiketlerin tutarlı bir şekilde yönetilmesi ve sorgulanması ek çaba gerektirebilir ve collection'lar kadar güçlü bir düzenleme mekanizması sunmaz. Her kategori için yeni model grupları oluşturmak ve modelleri taşımak, mevcut model yapıtlarını ve gruplamalarını değiştirmeme kısıtlamasını ihlal eder. SageMaker ML Lineage Tracking, modelin kökenini izlemek için kullanılır, ancak modelleri kategorize etmek veya keşfedilebilirliği artırmak için doğrudan bir mekanizma değildir.