Un modèle de détection de fraude en temps réel utilise actuellement SageMaker Asynchronous Inference, mais les consommateurs subissent des retards. Vous devez améliorer la latence d'inférence et également générer des alertes lorsque la qualité du modèle se dégrade. Quelle solution répond à ces exigences ?

La bonne réponse est de passer à SageMaker Real-time Inference et d'utiliser SageMaker Model Monitor. SageMaker Real-time Inference est conçu pour les applications nécessitant des réponses à faible latence, ce qui résoudrait le problème de retard. SageMaker Model Monitor est l'outil approprié pour détecter la dérive des données ou du modèle et générer des alertes lorsque la qualité du modèle se dégrade. Les autres options sont incorrectes car : SageMaker Batch Transform est destiné aux inférences par lots sur de grands ensembles de données, pas aux inférences en temps réel à faible latence. SageMaker Serverless Inference est une option pour l'inférence à faible latence, mais SageMaker Inference Recommender n'est pas utilisé pour la surveillance de la qualité du modèle ; il aide à choisir la bonne instance pour le déploiement. Continuer à utiliser SageMaker Asynchronous Inference ne résoudrait pas le problème de latence, car il est conçu pour les requêtes qui peuvent tolérer une latence de réponse plus longue. SageMaker Inference Recommender n'est pas non plus l'outil pour la surveillance de la qualité.