Um modelo de detecção de fraudes em tempo real atualmente usa o SageMaker Asynchronous Inference, mas os consumidores estão enfrentando atrasos. Você deve melhorar a latência da inferência e também gerar alertas quando a qualidade do modelo se degradar. Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é usar o SageMaker real-time inference para baixa latência e o SageMaker Model Monitor para alertas de qualidade. O SageMaker real-time inference é projetado para aplicações que exigem respostas de inferência em milissegundos, o que é crucial para detecção de fraudes em tempo real. O SageMaker Model Monitor monitora continuamente a qualidade do modelo em produção, detectando desvios nos dados ou no desempenho e gerando alertas, atendendo ao requisito de notificação sobre degradação. As outras opções são incorretas porque: SageMaker batch transform é para inferência em grandes volumes de dados de forma assíncrona, não para baixa latência. SageMaker Serverless Inference é para escalabilidade e custo-benefício, mas o Inference Recommender não monitora a qualidade do modelo em produção; ele ajuda a escolher a instância ideal. Continuar com SageMaker Asynchronous Inference não resolverá o problema de latência. O Inference Recommender não monitora a qualidade do modelo.