Uma empresa que executa vários modelos de ML deseja detectar alterações no desempenho do modelo para poder resolver problemas rapidamente. Qual recurso da AWS satisfaz esse requisito?

O Amazon SageMaker Model Monitor é a ferramenta correta porque ele detecta desvios de dados e desvios de modelo (drift) em modelos de ML em produção, alertando sobre alterações no desempenho. Isso permite que a empresa identifique e resolva problemas rapidamente. O Amazon SageMaker JumpStart oferece soluções pré-construídas e modelos pré-treinados, mas não monitora o desempenho de modelos em produção. O Amazon SageMaker HyperPod é otimizado para treinamento distribuído em larga escala, não para monitoramento contínuo. O Amazon SageMaker Data Wrangler é usado para preparação e engenharia de dados, não para monitoramento de modelos implantados.