Una pipeline SageMaker che include Model Monitor segnala violazioni di baseline_drift_check nell'output di MonitoringExecution, causando il fallimento della pipeline. Qual è l'azione appropriata per affrontare queste violazioni di drift?

Quando Model Monitor rileva violazioni di baselinedriftcheck, significa che la distribuzione dei dati in produzione si è discostata significativamente dai dati su cui è stata stabilita la baseline. Per risolvere questo problema, è essenziale riaddestrare il modello con dati di training aggiornati che riflettano l'attuale distribuzione dei dati. Successivamente, è fondamentale generare una nuova baseline in Model Monitor basata su questi nuovi dati di training. Questo assicura che il monitoraggio del drift sia accurato e basato sulla performance attesa del modello con i dati più recenti. Riaddeastrare il modello e ispezionare con SageMaker Debugger (opzione 1) è utile per problemi di training, ma non risolve il drift della baseline. Riaddeastrare e continuare con la baseline originale (opzione 2) ignorerebbe il problema di drift. Attivare emitmetrics (opzione 4) non risolve il drift, ma serve per la pubblicazione di metriche.