Wdrożony punkt końcowy modelu SageMaker musi wyzwalać alerty, gdy w środowisku produkcyjnym wystąpią problemy z jakością danych. Jaka konfiguracja zapewni takie alerty?

Poprawna odpowiedź to skonfigurowanie SageMaker Model Monitor. SageMaker Model Monitor jest przeznaczony do automatycznego wykrywania dryfu danych i dryfu modelu, a także do monitorowania jakości danych i atrybucji funkcji w czasie rzeczywistym dla wdrożonych punktów końcowych SageMaker. Może on generować metryki, które następnie mogą być użyte przez Amazon CloudWatch do wyzwalania alarmów i wysyłania powiadomień. Pozostałe opcje są nieprawidłowe: Utworzenie samego alarmu metryki Amazon CloudWatch nie wystarczy, ponieważ nie ma wbudowanych metryk jakości danych dla punktów końcowych SageMaker bez dodatkowej konfiguracji. Integracja z zadaniem przetwarzania SageMaker Clarify jest używana do wykrywania odchyleń i wyjaśniania modeli, ale nie jest podstawowym narzędziem do ciągłego monitorowania jakości danych w czasie rzeczywistym dla punktów końcowych. SageMaker Data Wrangler służy do przygotowywania i inżynierii danych, a nie do monitorowania jakości danych w środowisku produkcyjnym po wdrożeniu modelu.