Une entreprise exécutant plusieurs modèles ML souhaite détecter les changements de performance des modèles afin de pouvoir résoudre les problèmes rapidement. Quelle fonctionnalité AWS répond à cette exigence ?

Amazon SageMaker Model Monitor est la fonctionnalité AWS conçue pour détecter les dérives de modèle et les problèmes de qualité des données en production. Il surveille automatiquement les performances des modèles déployés, alertant les utilisateurs en cas de dégradation afin qu'ils puissent intervenir rapidement. Amazon SageMaker JumpStart fournit des solutions ML pré-entraînées et des blocs-notes pour un démarrage rapide, mais ne surveille pas les modèles en production. Amazon SageMaker HyperPod est un service d'infrastructure optimisé pour l'entraînement distribué de modèles de grande taille, pas pour la surveillance. Amazon SageMaker Data Wrangler est un outil de préparation et de transformation des données, et non de surveillance continue des modèles.