7月31日
00:32
00:32官方一手AWS Machine Learning Blog@Sunita Koppar
精选
该指南介绍如何利用Amazon Quick为Amazon SageMaker AI端点搭建推理元监控系统。该系统作为治理层,持续追踪预测质量和数据质量,检测数据漂移,并集成延迟真实值。同时自动化生成性能仪表板,帮助运维团队快速定位问题。
推荐理由:想给SageMaker模型加监控层?这篇手把手教你用Amazon Quick做推理监控,自动抓数据漂移和性能报表。
7月8日
01:07
01:07官方一手AWS Machine Learning Blog@Sandeep Raveesh-Babu
精选
本文展示如何使用开源工具Evidently结合Amazon SageMaker AI生成监控报告。通过MLflow组织并比较不同时间点的监控结果,并可通过管道自动化触发漂移通知。该方法支持数据漂移和模型性能退化检测,帮助维持预测准确性。
推荐理由:AWS教你用Evidently+SageMaker+MLflow搭一套模型监控流水线,自动检测数据漂移并报警,实操性强。