Model Monitor가 포함된 SageMaker 파이프라인에서 MonitoringExecution 출력에 baseline_drift_check 위반이 보고되어 파이프라인이 실패했습니다. 이러한 드리프트 위반을 해결하기 위한 적절한 조치는 무엇입니까?

모델 모니터링에서 baselinedriftcheck 위반이 발생하여 파이프라인이 실패했다는 것은 모델이 훈련될 때의 데이터 분포와 현재 추론 데이터의 분포 사이에 상당한 차이가 있음을 의미합니다. 이러한 데이터 드리프트는 모델 성능 저하의 주요 원인이 됩니다. 따라서 모델을 최신 데이터로 재훈련하여 드리프트 문제를 해결하고, 재훈련된 모델의 새로운 데이터 분포를 반영하여 Model Monitor에서 새 기준선을 생성하고 사용하는 것이 가장 적절한 조치입니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적절하지 않습니다. 새 SageMaker 훈련 작업을 사용하여 모델을 재훈련하고 SageMaker Debugger로 문제를 검사하는 것은 드리프트 문제를 직접적으로 해결하지 못하며, Debugger는 훈련 과정의 문제점을 찾는 데 더 적합합니다. 새 훈련 데이터로 모델을 재훈련하지만 Model Monitor에서는 원래 기준선을 계속 사용하는 경우, 모델은 최신 데이터에 맞춰지지만 모니터링 시스템은 여전히 오래된 기준선과 비교하여 계속해서 드리프트 위반을 보고할 것입니다. 기준선 제약 조건 파일에서 emitmetrics 플래그를 켜는 것은 모니터링 메트릭 방출을 제어하는 것이지, 데이터 드리프트 자체를 해결하거나 기준선을 업데이트하는 조치가 아닙니다.