HealthMetrics는 사기 탐지 모델을 SageMaker 실시간 엔드포인트에 배포했습니다. 팀은 배포된 엔드포인트에서 SageMaker Pipeline 실행에서 생성된 전처리 작업, 훈련 작업 및 평가 아티팩트로 다시 연결되는 계보를 감사하고 표시해야 합니다. 배포된 모델에 대해 가장 완벽한 계보를 제공하는 작업 및 API 시퀀스는 무엇입니까?

정답은 SageMaker Lineage 기능을 직접 활용하여 모델의 계보를 추적하는 가장 완벽하고 정확한 방법입니다. ListAssociations를 사용하여 배포된 모델 또는 모델 패키지와 관련된 모든 아티팩트 및 컨텍스트를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 DescribeArtifact, DescribeContext, GetTrialComponent, DescribeTrainingJob과 같은 API를 사용하여 이러한 연결된 구성 요소(전처리, 훈련, 평가)에 대한 자세한 정보를 검색하여 전체 계보를 재구성할 수 있습니다. 오답 설명: CloudWatch 로그는 훈련 작업 이름을 포함할 수 있지만, 이는 구조화된 계보 정보를 제공하지 않으며 모든 전처리 및 평가 단계를 포괄하지 않습니다. S3 객체 태그는 수동으로 관리해야 하며, SageMaker Lineage가 제공하는 자동화된 포괄적인 계보 추적 기능이 없습니다. AWS Config는 리소스 구성 변경 사항을 기록하지만, 모델 생성에 사용된 특정 훈련 작업이나 전처리/평가 단계와 같은 세부적인 ML 계보를 직접적으로 추론하는 데 적합하지 않습니다.