Un ingeniero de ML debe monitorear un modelo de SageMaker para detectar automáticamente cambios en las distribuciones de las características de entrada. ¿Qué enfoque proporciona esta capacidad con una sobrecarga operativa mínima?

La opción correcta es configurar SageMaker Model Monitor con una línea de base de calidad de datos y habilitar emitmetrics. Esto permite que Model Monitor capture automáticamente las distribuciones de las características de entrada y emita métricas a CloudWatch, lo que facilita la configuración de alarmas para detectar desviaciones. La opción de calidad del modelo se enfoca en el rendimiento del modelo, no en las características de entrada. SageMaker Debugger está diseñado para el entrenamiento, no para el monitoreo de inferencia en tiempo real. Observar manualmente los registros de CloudWatch es ineficiente y no automático.