المراقبة الفوقية للاستدلال لنقاط نهاية Amazon SageMaker AI مع Amazon Quick

تقدم المقالة في مدونة AWS ML حلاً للمراقبة الوصفية للاستدلال في نقاط نهاية Amazon SageMaker AI، معالجة الفجوة حيث يتدهور أداء النموذج بصمت. يجمع النظام بين خدمات AWS المُدارة (SageMaker AI، Athena، Lambda، EventBridge، QuickSight) وأدوات مفتوحة المصدر (تطبيقات SageMaker AI MLflow، Evidently AI). يتضمن مسارات عمل للتدريب والنشر والمراقبة مدمجة عبر جدول مركزي في Athena Iceberg. تحل دالة Lambda الخاصة بالانجراف النموذج الحالي وتحمّل ملف baseline.json الخاص به لحساب انجراف البيانات وانجراف النموذج باستخدام إعدادات مسبقة من Evidently. كما تدمج بيانات الحقيقة الأرضية المؤجلة وتوفر لوحات معلومات آلية لتصور الاتجاهات.