English(EN) End-to-end lineage with DVC and Amazon SageMaker AI MLflow apps

AWS 和 DVC 集成以实现端到端机器学习模型数据沿袭跟踪

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-04-21 16:43

一项新解决方案集成了 DVC 和 Amazon SageMaker MLflow 应用，为机器学习模型提供端到端数据沿袭跟踪。这解决了将模型追溯到其确切训练数据和代码的挑战，这对于受监管的行业至关重要。这些工具的结合创建了一个从已部署模型到其特定数据集版本和训练实验的可追溯链。 AI

影响提高了机器学习模型的可追溯性和可复现性，尤其有利于受监管的行业。

排序理由这描述了现有工具的新集成，以解决机器学习运维中的特定问题。

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报道来源 [1]

AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Manuwai Korber · 2026-04-21 16:43

使用 DVC 和 Amazon SageMaker AI MLflow 应用实现端到端谱系

In this post, we show how to combine DVC (Data Version Control), Amazon SageMaker AI, and Amazon SageMaker AI MLflow Apps to build end-to-end ML model lineage. We walk through two deployable patterns — dataset-level lineage and record-level lineage — that you can run in your own …