RetailStream LLC에는 s3://retailstream-capture/predictions/에 예측을 캡처하는 분류 엔드포인트가 있습니다. 또한 s3://retailstream-labels/manifest/에 매니페스트로 저장된 SageMaker Ground Truth 레이블링 작업으로 생성된 레이블이 지정된 Ground Truth가 있습니다. 데이터 과학 팀은 예측과 실제 레이블을 비교하는 모델 품질 모니터링이 필요합니다. MonitoringSchedule이 모델 품질 지표를 계산할 수 있도록 SageMaker Model Monitor에 Ground Truth를 제공하는 올바른 방법은 무엇입니까?

정답은 SageMaker Model Monitor가 모델 품질 지표를 계산하기 위해 예측과 실제 레이블을 모두 포함하는 단일 입력 파일을 필요로 하기 때문에 올바릅니다. SageMaker Processing 작업 또는 Lambda 함수를 사용하여 엔드포인트 예측과 Ground Truth 매니페스트를 공통 식별자를 기반으로 조인하고, 이 병합된 데이터를 S3에 저장한 다음, Model Quality Monitoring 작업을 이 병합된 S3 위치를 가리키도록 구성해야 합니다. 오답 1은 Model Monitor가 런타임에 자동으로 레이블 매니페스트와 예측을 조인하지 않으므로 틀렸습니다. 오답 2는 Model Monitor가 CloudWatch 로그에서 예측을 가져오거나 매니페스트와 자동으로 병합하지 않으므로 틀렸습니다. 오답 3은 Model Monitor가 타임스탬프를 기반으로 레코드를 자동으로 조인하지 않으며, 단일 접두사에 두 개의 별도 파일을 제공하는 것이 올바른 방법이 아니므로 틀렸습니다.