Un modelo de detección de fraude en tiempo real utiliza actualmente SageMaker Asynchronous Inference, pero los consumidores están experimentando retrasos. Debe mejorar la latencia de la inferencia y también generar alertas cuando la calidad del modelo se degrade. ¿Qué solución cumple estos requisitos?

La inferencia en tiempo real de SageMaker es ideal para aplicaciones que requieren baja latencia, como la detección de fraude, ya que procesa las solicitudes sincrónicamente. SageMaker Model Monitor es la herramienta diseñada específicamente para detectar desviaciones en la calidad del modelo y la deriva de datos, lo que permite generar alertas. SageMaker Batch Transform no es adecuado para la detección de fraude en tiempo real debido a su naturaleza asíncrona y de procesamiento por lotes, lo que introduce alta latencia. SageMaker Serverless Inference ofrece baja latencia, pero SageMaker Inference Recommender no está diseñado para monitorear la calidad del modelo en producción; su función es ayudar a elegir la instancia y configuración óptimas para el despliegue. Continuar con SageMaker Asynchronous Inference no resolverá el problema de latencia, y Inference Recommender no monitorea la calidad del modelo.