本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 管理許可並追蹤模型效能的模型治理
<a name="governance"></a>

模型控管是一種架構，可讓您有系統地瞭解機器學習 (ML) 模型開發、驗證和使用情況。Amazon SageMaker AI 提供專門打造的機器學習 (ML) 控管工具，用於管理整個 ML 生命週期的控制存取、活動追蹤和報告。

使用 Amazon SageMaker 角色管理器管理機器學習 (ML) 從業人員的最低許可許可、使用 Amazon SageMaker 模型卡建立詳細的模型文件，以及使用 Amazon SageMaker 模型儀表板在集中式儀表板查看您的模型。

## Amazon SageMaker 角色管理器
<a name="governance-role-manager"></a>

使用 Amazon SageMaker 角色管理器，管理員可以為一般機器學習活動定義具有最低許可許可的使用者許可。使用 Amazon SageMaker 角色管理器建立和管理符合您業務需求的不同身分之 IAM 角色。

如需更多資訊，請參閱[Amazon SageMaker 角色管理器](role-manager.md)。

## Amazon SageMaker 模型卡
<a name="governance-model-cards"></a>

使用 Amazon SageMaker 模型卡記錄、擷取和分享構想到部署的重要模型資訊。透過模型卡，模型風險管理員、資料科學家和機器學習 (ML) 工程師可以建立預期模型使用、風險評等、訓練詳細資訊、評估結果等的不可變記錄。

如需更多資訊，請參閱[Amazon SageMaker 模型卡](model-cards.md)。

## Amazon SageMaker 模型儀表板
<a name="governance-model-dashboard"></a>

Amazon SageMaker 模型儀表板是您帳戶中所有模型的預先建置和視覺化概觀。SageMaker 模型儀表板整合了 Amazon SageMaker Model Monitor、轉換任務、端點、機器學習 (ML) 歷程追蹤和 Amazon CloudWatch 的重要資訊，因此您可以在統一檢視中存取高階模型資訊並追蹤模型效能。

如需詳細資訊，請參閱[Amazon SageMaker 模型儀表板](model-dashboard.md)。

## Amazon SageMaker Assets
<a name="governance-asset-explorer"></a>

Amazon SageMaker Assets 是簡化 ML 控管的新工作流程。它允許使用者輕鬆發佈、共用和訂閱 ML 資產和資料資產，例如特徵群組和 Amazon Redshift 資料表。

管理員使用 Amazon DataZone 設定資料庫和 ML 基礎設施，讓使用者在 Amazon SageMaker Studio 內共用資產。設定後，使用者可以彼此無縫共用資產，無需額外的管理員負荷。如需 Amazon SageMaker Assets 的詳細資訊，請參閱[使用 Amazon SageMaker Assets 對資產進行控制式存取](sm-assets.md)。