Amazon SageMaker AI uç noktaları için Amazon Quick ile çıkarım meta-izleme sistemi
Amazon Web Services
Evidently AI
AWS ML blogundaki bu makale, Amazon SageMaker AI uç noktaları için bir çıkarım meta-izleme sistemi tanıtıyor. Tahmin ve veri kalitesi metriklerini sürekli izlemek için AWS yönetilen hizmetlerini ve Evidently AI gibi açık kaynak araçlarını kullanarak bir yönetişim katmanı sağlar. Sistem, sürüklenme tespiti, gecikmiş gerçek değer entegrasyonu ve otomatik performans panolarını içerir.
AWS ML blog yazısı, Amazon SageMaker AI uç noktaları için çıkarım meta-izleme çözümünü sunarak model performansının sessizce bozulduğu durumlardaki boşluğu ele alıyor. Sistem, AWS yönetilen hizmetlerini (SageMaker AI, Athena, Lambda, EventBridge, Quick) açık kaynak araçlarla (SageMaker AI MLflow Apps, Evidently AI) birleştirir. Eğitim, dağıtım ve izleme hatlarını merkezi bir Athena Iceberg tablosu üzerinden entegre eder. Sürüklenme Lambda fonksiyonu, mevcut modeli çözer ve Evidently'nin hazır ayarlarını kullanarak veri sürüklenmesi ve model sürüklenmesini hesaplamak için baseline.json dosyasını yükler. Ayrıca gecikmiş gerçek verileri entegre eder ve eğilimleri görselleştirmek için otomatikleştirilmiş panolar sağlar.
Kaynak: AWS ML blog —
orijinal