Eine SageMaker-Pipeline, die Model Monitor enthält, meldet im MonitoringExecution-Output Verstöße gegen baseline_drift_check, wodurch die Pipeline fehlschlägt. Was ist die geeignete Maßnahme, um diese Drift-Verstöße zu beheben?

Wenn Model Monitor baselinedriftcheck-Verstöße meldet, bedeutet dies, dass sich die Eigenschaften der Eingabedaten oder die Modellleistung im Vergleich zur ursprünglichen Baseline signifikant verändert haben. Das erneute Trainieren des Modells mit aktualisierten Trainingsdaten ist entscheidend, um diese Drift zu adressieren, da das Modell so lernt, mit den neuen Datenmustern umzugehen. Gleichzeitig muss eine neue Baseline in Model Monitor erstellt oder verwendet werden, da die alte Baseline nicht mehr repräsentativ für das aktualisierte Modell und die aktuellen Daten ist. Die Option, das Modell mit einem neuen Trainingsjob neu zu trainieren und SageMaker Debugger zu verwenden, ist unzureichend, da der Debugger eher für das Auffinden von Trainingsproblemen gedacht ist und nicht direkt die Daten- oder Modell-Drift behebt. Das erneute Trainieren mit neuen Daten, aber die Beibehaltung der ursprünglichen Baseline, würde dazu führen, dass Model Monitor weiterhin falsche Drift-Verstöße meldet, da die Baseline nicht zu den neuen Modell- und Datencharakteristiken passt. Das Aktivieren von emitmetrics ändert lediglich, welche Metriken ausgegeben werden, behebt aber nicht die zugrunde liegende Drift oder die Notwendigkeit einer aktualisierten Baseline.