Metamonitoring van inferentie voor Amazon SageMaker AI-eindpunten met Amazon Quick
Amazon Web Services
Evidently AI
Dit artikel van de AWS ML-blog introduceert een metamonitoringsysteem voor inferentie voor Amazon SageMaker AI-eindpunten. Het biedt een governancelaag om continu metrieken voor voorspellings- en datakwaliteit te volgen, met behulp van door AWS beheerde services en open-source tools zoals Evidently AI. Het systeem omvat driftdetectie, integratie van vertraagde grondwaarheid en geautomatiseerde prestatie-dashboards.
De AWS ML-blogpost presenteert een oplossing voor meta-monitoring van inferenties voor Amazon SageMaker AI-eindpunten, die het gat opvult waar modelprestaties ongemerkt achteruitgaan. Het systeem combineert beheerde AWS-services (SageMaker AI, Athena, Lambda, EventBridge, Quick) met opensource-tools (SageMaker AI MLflow Apps, Evidently AI). Het omvat trainings-, implementatie- en monitoringpijplijnen die zijn geïntegreerd via een centrale Athena Iceberg-tabel. De drift-Lambda-functie bepaalt het huidige model en laadt het baseline.json-bestand om datadrift en modeldrift te berekenen met behulp van de presets van Evidently. Het integreert ook vertraagde grondwaarheidsgegevens en biedt geautomatiseerde dashboards voor het visualiseren van trends.
Bron: AWS ML blog —
origineel