RetailStream LLC'nin s3://retailstream-capture/predictions/ adresine tahminleri yakalayan bir sınıflandırma uç noktası vardır. Ayrıca, s3://retailstream-labels/manifest/ adresinde bir manifest olarak depolanan, SageMaker Ground Truth etiketleme işi tarafından üretilen etiketli gerçek doğruluk verileri de bulunmaktadır. Veri bilimi ekibinin, tahminleri gerçek etiketlerle karşılaştıran model kalitesi izlemesine ihtiyacı var. MonitoringSchedule'ın model kalitesi metriklerini hesaplayabilmesi için SageMaker Model Monitor'a gerçek doğruluğu sağlamanın doğru yolu nedir?

Doğru cevap, tahminleri ve gerçek etiketleri birleştiren bir SageMaker Processing işi veya Lambda fonksiyonu oluşturmaktır. Model Monitor, model kalitesi metriklerini doğru bir şekilde hesaplamak için hem tahminleri hem de karşılık gelen gerçek etiketleri içeren tek bir veri kaynağına ihtiyaç duyar. Bu birleştirme işlemi, ortak bir kayıt tanımlayıcısı kullanarak gerçekleştirilir ve sonuçta ortaya çıkan birleştirilmiş dosya, Model Monitor'un okuyabileceği bir S3 konumuna yazılır. Diğer seçenekler yanlıştır çünkü: Uç nokta veri yakalamayı Ground Truth manifest yoluna referans içerecek şekilde yapılandırmak, Model Monitor'un otomatik olarak birleştirme yapmasını sağlamaz. Model Monitor, bu tür bir otomatik birleştirme yeteneğine sahip değildir. EventBridge kuralı kurmak ve tahminleri CloudWatch günlüklerinden almak, Model Monitor'un çalışma şekliyle uyumlu değildir. Model Monitor, S3'teki yapılandırılmış veri kaynaklarını kullanır. Ground Truth manifest'ini tahminlerle aynı S3 öneki içine yüklemek ve her iki öneki de belirtmek, Model Monitor'un kayıtları zaman damgalarına göre otomatik olarak birleştireceği anlamına gelmez. Model Monitor, birleştirme mantığını kendisi çıkarmaz; birleştirilmiş veriye ihtiyaç duyar.