如何启用 MLflow 与 SageMaker AI Model Registry 的模型注册表同步？
在创建或更新 MLflow 应用时将模型注册模式设置为 AutoModelRegistrationEnabled，并为 MLflow 应用的 IAM 服务角色授予创建模型包组/版本、添加标签和记录血缘的权限。启用后，数据科学家在 MLflow 中注册模型会自动在 SageMaker AI Model Registry 中生成对应的模型包组和模型包版本。
Govern models with MLflow and Amazon SageMaker AI Model Registry sync: Part 1
（翻译）通过 MLflow 与 Amazon SageMaker AI Model Registry 同步进行模型治理（第 1 部分）
资讯摘要
Managed MLflow on Amazon SageMaker AI now syncs richer model metadata (training metrics, evaluation results, inference specs, and lineage) into the SageMaker AI Model Registry, with lifecycle stage promotion. Part 1 shows how to govern candidate models in a single account using IAM guardrails.
AI 摘要
AWS 介绍 SageMaker AI 上的托管 MLflow 与 SageMaker AI Model Registry 的模型注册表同步能力。自动注册会将训练指标、评估结果、推理规格和血缘信息同步到模型注册表，并支持通过 MLflow 别名触发生命周期阶段推进。本文为系列第 1 部分，演示单账户内用 IAM 条件键和资源标签分离数据科学家与治理人员职责，使候选模型可审阅、可审计并受控进入生产。
AI 问答
同步会向模型注册表传递哪些元数据？
同步携带运行元数据（如模型参数、训练指标、训练数据集位置和产物路径）、评估指标（以模型卡片形式附加）、推理规格（容器镜像、模型数据位置、实例类型）以及 MLflow 实验、模型版本和模型包组之间的血缘关系。
治理人员如何控制模型的生命周期？
治理人员可在 SageMaker Studio 的 Models 视图中审查指标和血缘，并使用 Model Registry 的 staging 结构或 MLflow 别名（命名规则 sagemakerlifecycle-{stage}-{status}）推进模型生命周期。还可通过 IAM 条件键和资源标签条件限制只有授权角色才能执行阶段变更，生命周期事件会发送至 Amazon EventBridge 并记录审计线索。
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