Amazon SageMaker AIエンドポイント向けの推論メタモニタリング：Amazon QuickSightを使用

AWS MLブログ記事では、Amazon SageMaker AIエンドポイントの推論メタモニタリングのためのソリューションを紹介しています。これは、モデルのパフォーマンスが静かに劣化するというギャップに対処するものです。このシステムは、AWSのマネージドサービス（SageMaker AI、Athena、Lambda、EventBridge、Quick）とオープンソースツール（SageMaker AI MLflow Apps、Evidently AI）を組み合わせています。トレーニング、デプロイ、モニタリングのパイプラインが中央のAthena Icebergテーブルを通じて統合されています。ドリフト用Lambda関数は、現在のモデルを解決し、そのbaseline.jsonを読み込んで、Evidentlyのプリセットを使用してデータドリフトとモデルドリフトを計算します。また、遅延したグラウンドトゥルースデータも統合し、トレンドを視覚化するための自動化されたダッシュボードを提供します。