애플리케이션은 실시간 엔드포인트에 배포된 모델에 대한 편향 드리프트를 평가하기 위해 온디맨드 워크플로우를 제공해야 합니다. 어떤 작업이 이 요구 사항을 충족합니까?

정답은 애플리케이션이 편향을 평가하기 위해 SageMaker Clarify 작업을 시작하는 AWS Lambda 함수를 호출하도록 하는 것입니다. SageMaker Clarify는 모델 편향 및 설명 가능성을 감지하는 데 특화된 서비스입니다. Lambda 함수를 사용하여 온디맨드로 Clarify 작업을 트리거하면 실시간 엔드포인트에 배포된 모델에 대한 편향 드리프트를 유연하고 효율적으로 평가할 수 있습니다. 오답인 "sagemaker-model-monitor-analyzer 내장 SageMaker 컨테이너 이미지를 가져오는 Lambda 함수를 호출합니다"는 모델 성능 드리프트 모니터링에는 적합하지만, 편향 드리프트에 특화된 기능은 아닙니다. "AWS Glue Data Quality를 사용하여 편향 모니터링을 수행합니다"는 데이터 품질 검사에는 유용하지만, 모델 편향 분석을 위한 직접적인 솔루션은 아닙니다. "SageMaker 노트북을 사용하여 편향 지표를 수동으로 비교합니다"는 수동 작업이므로 온디맨드 워크플로우 요구 사항을 충족하지 못하며, 확장성도 떨어집니다.