AdInsights gestisce un endpoint di personalizzazione in tempo reale e deve rilevare la deriva del bias settimanalmente utilizzando il traffico live. Il team ha già abilitato l'acquisizione dei dati su s3://adinsights-capture/. Qual è l'approccio consigliato per pianificare i controlli del bias sul traffico live dell'endpoint utilizzando SageMaker Model Monitor in modo che le metriche del bias vengano eseguite su nuovi dati ogni settimana?

L'opzione corretta descrive il modo standard e consigliato per configurare il monitoraggio del bias con SageMaker Model Monitor. Un MonitoringSchedule di tipo ModelBiasMonitor è progettato specificamente per questo scopo, consentendo di specificare la frequenza (settimanale tramite cron), la posizione dei dati acquisiti (prefisso S3) e la baseline pre-calcolata per il confronto. L'accesso IAM è fondamentale per consentire al monitor di leggere i dati. Le altre opzioni sono meno appropriate: CloudWatch Contributor Insights non è progettato per calcolare metriche di bias complesse sui dati del modello e richiederebbe una logica personalizzata significativa. SageMaker Clarify per la spiegabilità non esegue automaticamente controlli di bias continui sul traffico live senza una configurazione specifica o un MonitoringSchedule. Un workflow di Step Functions con Redshift è una soluzione eccessivamente complessa e meno efficiente rispetto all'uso diretto di Model Monitor, che è la soluzione nativa di SageMaker per questo problema.