Un endpoint de modelo de SageMaker implementado debe activar alertas cuando ocurran problemas de calidad de datos en producción. ¿Qué configuración proporcionará dichas alertas?

La opción correcta es configurar SageMaker Model Monitor porque está diseñado específicamente para detectar desviaciones en la calidad de los datos, el sesgo y el rendimiento del modelo en producción. Model Monitor puede generar métricas personalizadas que CloudWatch puede usar para activar alarmas y enviar notificaciones a través de SNS. Las otras opciones son incorrectas porque: Crear una alarma de métrica de CloudWatch directamente no es suficiente; necesita una fuente de métricas de calidad de datos, que Model Monitor proporciona. Integrar con SageMaker Clarify es para la detección de sesgos y la explicabilidad, no para el monitoreo continuo de la calidad de los datos en producción de un endpoint. Configurar un flujo de datos en SageMaker Data Wrangler es para la preparación y el análisis de datos antes del entrenamiento, no para el monitoreo en tiempo real de un modelo implementado.