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使用 MLflow 實現跨帳戶模型治理

使用 MLflow 實現跨帳戶模型治理
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☁️閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
#model-governance#cross-account#awsmanaged-mlflow-on-amazon-sagemaker-aimlflowamazon sagemaker aiaws ram

💡了解如何在不犧牲開發隔離性的情況下，將 MLflow 模型治理擴展至多個 AWS 帳戶。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

在自動模型註冊後加入跨帳戶治理能力

為什麼重要

組織可以在多個 AWS 帳戶間套用一致的模型治理，而不必將所有開發流程集中到單一帳戶。對於需要集中監督、同時保留帳戶層級自主性的團隊而言，混合模式尤其實用。

下一步行動

根據 AWS 帳戶結構比較中樞與分支及混合模式，接著使用 AWS RAM 建立跨帳戶模型存取原型。

誰應關注：Enterprise & Security Teams

關鍵要點

  • •在自動模型註冊後加入跨帳戶治理能力
  • •使用 AWS RAM 建立集中式中樞與分支治理架構
  • •提供可維持開發帳戶隔離性的混合架構
☁️閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
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