Команда обучает классификатор цифр Apache MXNet в SageMaker и хочет (1) получать оповещения, если модель начинает переобучаться, и (2) чтобы аудиторы могли просматривать активность SageMaker API. Какое решение является самым простым с минимальным количеством кода и шагов?

Правильный ответ — включить AWS CloudTrail для записи вызовов SageMaker API в S3; добавить код для отправки пользовательской метрики CloudWatch; создать оповещение CloudWatch с SNS для уведомления о переобучении. CloudTrail автоматически записывает все вызовы SageMaker API в S3, что является самым простым способом для аудита без дополнительного кода. Для обнаружения переобучения необходимо добавить код в сценарий обучения для отправки пользовательской метрики (например, разницы между ошибками обучения и валидации) в CloudWatch. Затем можно создать оповещение CloudWatch, которое будет срабатывать при превышении порогового значения этой метрики и отправлять уведомления через SNS. Неправильные варианты: Создание функции Lambda для записи вызовов API требует больше кода и настройки, чем использование CloudTrail. Отправка логов API в CloudTrail через Lambda избыточна, так как CloudTrail делает это нативно. Настройка топика SNS для получения уведомлений о переобучении без пользовательской метрики CloudWatch невозможна, так как нет механизма для обнаружения переобучения.