Meta-monitoreo de inferencia para endpoints de Amazon SageMaker AI con Amazon Quick
Amazon Web Services
Evidently AI
Este artículo del blog de AWS ML presenta un sistema de meta-monitoreo de inferencia para endpoints de Amazon SageMaker AI. Proporciona una capa de gobernanza para rastrear continuamente métricas de calidad de predicciones y datos, utilizando servicios administrados de AWS y herramientas de código abierto como Evidently AI. El sistema incluye detección de deriva, integración de verdad de terreno diferida y paneles de rendimiento automatizados.
La publicación en el blog de AWS ML presenta una solución para el meta-monitoreo de inferencias en los endpoints de Amazon SageMaker AI, abordando el problema de la degradación silenciosa del rendimiento de los modelos. El sistema combina servicios administrados de AWS (SageMaker AI, Athena, Lambda, EventBridge, QuickSight) con herramientas de código abierto (SageMaker AI MLflow Apps, Evidently AI). Incluye pipelines de entrenamiento, despliegue y monitoreo integrados a través de una tabla central de Athena Iceberg. La función Lambda de deriva (drift) resuelve el modelo actual y carga su archivo baseline.json para calcular la deriva de datos y la deriva del modelo utilizando los ajustes preestablecidos de Evidently. También integra datos de ground truth (verdad fundamental) retardados y proporciona paneles de control automatizados para visualizar las tendencias.
Fuente: AWS ML blog —
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