Inference-Meta-Monitoring für Amazon SageMaker AI-Endpunkte mit Amazon Quick
Amazon Web Services
Evidently AI
Dieser Artikel aus dem AWS-ML-Blog stellt ein Inference-Meta-Monitoring-System für Amazon SageMaker AI-Endpunkte vor. Es bietet eine Governance-Ebene, um kontinuierlich Metriken zur Vorhersage- und Datenqualität zu verfolgen, und nutzt dabei AWS-verwaltete Dienste sowie Open-Source-Tools wie Evidently AI. Das System umfasst Drift-Erkennung, die Integration verzögerter Ground-Truth-Daten sowie automatisierte Performance-Dashboards.
Der AWS-ML-Blogbeitrag stellt eine Lösung für das Inferenz-Meta-Monitoring für Amazon-SageMaker-AI-Endpunkte vor und behebt die Lücke, in der die Modellleistung stillschweigend abnimmt. Das System kombiniert verwaltete AWS-Dienste (SageMaker AI, Athena, Lambda, EventBridge, Quick) mit Open-Source-Tools (SageMaker AI MLflow-Apps, Evidently AI). Es umfasst Trainings-, Bereitstellungs- und Überwachungspipelines, die über eine zentrale Athena-Iceberg-Tabelle integriert sind. Die Drift-Lambda-Funktion ermittelt das aktuelle Modell und lädt dessen baseline.json, um Daten- und Modelldrift mit den Evidently-Presets zu berechnen. Sie integriert auch verzögerte Ground-Truth-Daten und stellt automatisierte Dashboards zur Visualisierung von Trends bereit.
Quelle: AWS ML blog —
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