如何实现自动化跟踪机器学习过程中使用的资产，并进行有效管理

【以下的回答经过翻译处理】 有一些好的实践方法可以确保建立稳健的模型治理和跟踪策略，这通常是监管机构特别是金融行业要求的，也是由SR 11-7等框架定义的：

• 识别模型、所有者和相关使用方式：通常通过为数据科学家提供受控着陆区域，并具有明确的身份验证和授权策略来控制，以跟踪用户活动和模型所有者。
• 涵盖模型生命周期和MLOps的所有方面：通过实验、适当的文档、特征标记、测试、部署环境和管道，使模型可以独立验证，而无需返回模型开发人员。
• 维护集中化的模型清单，并跟踪当前验证状态：通过跟踪不同模型版本以及其相关风险和验证过程来实现。
• 针对生产模型进行持续监控：通过实施机制来持续评估准确性、漂移，对用于推断和结果分析的数据流建立约束，以评估不同模型版本。

此外，有许多工具可帮助实施和实现上述所有内容，这些工具零散分布并且可能在实现和集成方面会出现挑战。然而，SageMaker有不同的模块来覆盖上述实践中的模型。

• SageMaker Experiment：在名为trial component的结构中跟踪ML生命周期的所有不同步骤。一堆trial components可以组成一个trial，而一个trial属于一个实验。
• SageMaker Pipline：帮助构建可重复的实验，集成机器学习各个阶段，包括数据预处理，模型训练，参数优化，模型部署，模型监控等
• SageMaker Monitor：帮助实现上线后的模型监控，同时可以驱动SageMaker Pipline 实现模型的自动重训练
• SageMaker Model Card： 提供了模型的管理