一家媒體公司計畫部署一個客製化的 ML 模型到生產環境中，以根據觀眾行為和人口統計資料推薦個人化內容，並且需要偵測模型品質隨時間的漂移。哪一個 AWS 服務符合這些要求？

Amazon SageMaker Model Monitor 旨在持續監控生產環境中的機器學習模型，以偵測資料漂移、模型品質漂移和偏差漂移。它能自動分析模型的輸入資料和預測結果，並在偵測到異常時發出警報，這符合題目中「偵測模型品質隨時間的漂移」的需求。 Amazon Rekognition 是一個影像和影片分析服務，不適用於模型監控。Amazon Comprehend 是一個自然語言處理 (NLP) 服務，也不適用於此情境。Amazon SageMaker Clarify 主要用於偵測和衡量模型偏差以及解釋模型預測，雖然與模型品質相關，但其主要功能並非持續監控生產模型的漂移。