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7月8日

01:07

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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。

技巧 Amazon SageMaker AI MLflow Evidently 模型监控数据漂移

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。

7月7日

00:54

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官方一手AWS Machine Learning Blog@Mona Mona

Amazon SageMaker AI发布了与MLflow的新集成，支持将优化推理推荐任务和基准任务的指标、参数和图表实时流式传输到无服务器MLflow App。用户无需手动导出数据，即可在统一界面跟踪实验。此集成简化了模型评估和部署流程，提升了A/B测试和模型比较的效率。

技巧 MLflow Amazon SageMaker AI 基准测试推理推荐流式传输

推荐理由：用SageMaker跑基准和推荐任务，结果自动流到MLflow，省去手动导出的麻烦，做实验跟踪更省心了。