Pemantauan meta-inferensi untuk endpoint Amazon SageMaker AI dengan Amazon Quick
Amazon Web Services
Evidently AI
Artikel dari blog AWS ML ini memperkenalkan sistem pemantauan meta-inferensi untuk endpoint Amazon SageMaker AI. Sistem ini menyediakan lapisan tata kelola untuk melacak metrik kualitas prediksi dan data secara berkelanjutan, menggunakan layanan terkelola AWS dan alat sumber terbuka seperti Evidently AI. Sistem ini mencakup deteksi penyimpangan, integrasi kebenaran dasar yang tertunda, dan dasbor performa otomatis.
Posting blog AWS ML menyajikan solusi untuk pemantauan meta-inferensi pada endpoint Amazon SageMaker AI, yang menjawab celah di mana performa model menurun secara diam-diam. Sistem ini menggabungkan layanan terkelola AWS (SageMaker AI, Athena, Lambda, EventBridge, Quick) dengan alat sumber terbuka (SageMaker AI MLflow Apps, Evidently AI). Ini mencakup pipeline pelatihan, deployment, dan pemantauan yang terintegrasi melalui tabel Athena Iceberg pusat. Fungsi Lambda drift menyelesaikan model saat ini dan memuat baseline.json untuk menghitung drift data dan drift model menggunakan preset Evidently. Ini juga mengintegrasikan data ground truth yang tertunda dan menyediakan dasbor otomatis untuk memvisualisasikan tren.
Sumber: AWS ML blog —
asli