Un pipeline de SageMaker que incluye Model Monitor informa violaciones de baseline_drift_check en la salida de MonitoringExecution, lo que provoca que el pipeline falle. ¿Cuál es la acción adecuada para abordar estas violaciones de deriva?

Cuando Model Monitor detecta baselinedriftcheck violations, significa que el rendimiento del modelo se ha degradado debido a cambios en los datos de entrada a lo largo del tiempo (deriva de datos o deriva del concepto). La solución más efectiva es volver a entrenar el modelo con datos de entrenamiento actualizados que reflejen las características actuales de los datos de producción. Además, es crucial establecer una nueva línea base en Model Monitor. La línea base define las expectativas del modelo; si los datos han cambiado, la línea base original ya no es válida y seguirá generando falsas alarmas o ignorando problemas reales. Las opciones incorrectas son: Volver a entrenar el modelo e inspeccionar con Debugger es útil para problemas de entrenamiento, pero no aborda la necesidad de una nueva línea base para la monitorización. Volver a entrenar pero usar la línea base original no resolverá el problema de deriva, ya que la línea base antigua ya no es representativa de los datos actuales. Activar emitmetrics solo afecta la emisión de métricas, no resuelve la causa raíz de la deriva ni actualiza la línea base necesaria para una monitorización efectiva.