AdInsights exploite un point de terminaison de personnalisation en temps réel et doit détecter la dérive de biais chaque semaine en utilisant le trafic en direct. L'équipe a déjà activé la capture de données vers s3://adinsights-capture/. Quelle est l'approche recommandée pour planifier les vérifications de biais sur le trafic en direct du point de terminaison à l'aide de SageMaker Model Monitor afin que les métriques de biais s'exécutent sur les nouvelles données chaque semaine ?

L'approche recommandée est de créer un MonitoringSchedule de type ModelBias dans SageMaker Model Monitor. Ce planificateur permet de définir une fréquence d'exécution (ici, hebdomadaire via une expression cron) pour analyser le trafic en direct capturé dans S3 et le comparer à une ligne de base de biais pré-calculée. L'accès au préfixe S3 de capture est essentiel pour que le moniteur puisse lire les données. Les autres options sont moins adaptées : CloudWatch Contributor Insights est utile pour l'analyse des journaux mais n'est pas conçu pour les vérifications de biais de modèle avec une ligne de base. SageMaker Clarify fournit l'explicabilité et le biais, mais l'activation sur le point de terminaison ne déclenche pas automatiquement des vérifications de biais continues sans une configuration de MonitoringSchedule. Un workflow Step Functions avec Redshift est une solution trop complexe et coûteuse pour une tâche que Model Monitor gère nativement et plus efficacement.