Развернутая модель XGBoost на конечной точке SageMaker получает запросы на оперативное инференс через функцию AWS Lambda. Команде необходимо определить, снижается ли точность модели с течением времени, используя поступающие оперативные данные. Какое решение удовлетворяет этой потребности?

Правильный ответ — запланировать задание SageMaker Model Monitor. SageMaker Model Monitor специально разработан для обнаружения дрейфа модели (data drift и model quality drift) путем непрерывного анализа данных, поступающих на конечную точку инференса. Он сравнивает эти оперативные данные с базовым набором статистических данных и ограничений, полученных из обучающих данных, что позволяет автоматически выявлять отклонения и сигнализировать о них. Неправильные варианты: Панель мониторинга CloudWatch может отображать метрики, но не имеет встроенной функциональности для автоматического обнаружения дрейфа модели на основе статистического анализа данных. Изменение функции Lambda для вычисления дрейфа в реальном времени потребует значительных усилий по разработке, тестированию и поддержке сложной логики, дублирующей функциональность Model Monitor. SageMaker Debugger предназначен для анализа и отладки обучения модели, а не для мониторинга дрейфа уже развернутой модели в продакшене.