한 전자상거래 팀이 거의 실시간 재고 관리를 위해 예측 모델을 SageMaker 실시간 엔드포인트에 배포했지만, 모델 정확도가 시간이 지남에 따라 저하됩니다. 이들은 재학습을 트리거해야 하는 문제를 감지하기 위한 장기적인 자동화된 접근 방식이 필요합니다. 어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할까요?

Amazon SageMaker Clarify는 모델의 편향과 드리프트를 모니터링하여 모델 정확도 저하의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 줍니다. 시간이 지남에 따라 모델 성능이 저하되는 경우, Clarify는 데이터 편향 또는 특성 기여도 변화를 감지하여 모델 재학습이 필요한 시점을 알려주는 장기적인 자동화된 접근 방식을 제공합니다. SageMaker Debugger는 모델 훈련 중 문제를 감지하는 데 사용되며, 배포된 모델의 정확도 저하와는 직접적인 관련이 없습니다. AWS X-Ray는 애플리케이션 성능 및 요청을 모니터링하지만, 모델의 편향이나 정확도 저하를 직접적으로 분석하지는 않습니다. SageMaker Ground Truth는 데이터 레이블링 서비스로, 고품질 데이터 세트 생성에 사용되지만, 모델 재학습을 트리거할 시점을 자동으로 감지하는 도구는 아닙니다.