Meta-monitoramento de inferência para endpoints do Amazon SageMaker AI com Amazon Quick
Amazon Web Services
Evidently AI
Este artigo do blog de ML da AWS apresenta um sistema de meta-monitoramento de inferência para endpoints do Amazon SageMaker AI. Ele fornece uma camada de governança para rastrear continuamente as métricas de qualidade de previsão e dados, usando serviços gerenciados da AWS e ferramentas de código aberto como Evidently AI. O sistema inclui detecção de deriva, integração de ground truth atrasado e painéis de desempenho automatizados.
O post do blog de ML da AWS apresenta uma solução para meta-monitoramento de inferência para endpoints do Amazon SageMaker AI, abordando a lacuna em que o desempenho do modelo se degrada silenciosamente. O sistema combina serviços gerenciados da AWS (SageMaker AI, Athena, Lambda, EventBridge, Quick) com ferramentas de código aberto (SageMaker AI MLflow Apps, Evidently AI). Ele inclui pipelines de treinamento, implantação e monitoramento integrados por meio de uma tabela central do Athena Iceberg. A função Lambda de drift resolve o modelo atual e carrega seu baseline.json para calcular o drift de dados e o drift do modelo usando os presets do Evidently. Ela também integra dados de ground truth atrasados e fornece dashboards automatizados para visualizar tendências.
Fonte: AWS ML blog —
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