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Inspecter les rapports de dérive d’attribution des fonctions dans les modèles de production - Amazon SageMaker AI

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Inspecter les rapports de dérive d’attribution des fonctions dans les modèles de production

Note

Amazon SageMaker Model Monitor n'est plus ouvert aux nouveaux clients. Les clients existants peuvent continuer à utiliser le service normalement. AWS continue d'investir dans l'amélioration de la sécurité et de la disponibilité de Model Monitor, mais nous ne prévoyons pas d'introduire de nouvelles fonctionnalités. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Modification de la disponibilité d'Amazon SageMaker Model Monitor.

Une fois que le programme que vous avez configuré a démarré par défaut, vous devez attendre que sa première exécution démarre, puis l’arrêter pour éviter d’encourir des frais.

Pour inspecter les rapports, utilisez le code suivant :

schedule_desc = model_explainability_monitor.describe_schedule()
execution_summary = schedule_desc.get("LastMonitoringExecutionSummary")
if execution_summary and execution_summary["MonitoringExecutionStatus"] in ["Completed", "CompletedWithViolations"]:
    last_model_explainability_monitor_execution = model_explainability_monitor.list_executions()[-1]
    last_model_explainability_monitor_execution_report_uri = last_model_explainability_monitor_execution.output.destination
    print(f'Report URI: {last_model_explainability_monitor_execution_report_uri}')
    last_model_explainability_monitor_execution_report_files = sorted(S3Downloader.list(last_model_explainability_monitor_execution_report_uri))
    print("Found Report Files:")
    print("\n ".join(last_model_explainability_monitor_execution_report_files))
else:
    last_model_explainability_monitor_execution = None
    print("====STOP==== \n No completed executions to inspect further. Please wait till an execution completes or investigate previously reported failures.")

En cas de violations par rapport à la référence, celles-ci sont répertoriées ici :

if last_model_explainability_monitor_execution:
    model_explainability_violations = last_model_explainability_monitor_execution.constraint_violations()
    if model_explainability_violations:
        print(model_explainability_violations.body_dict)

Si votre modèle est déployé sur un point de terminaison en temps réel, vous pouvez voir des visualisations des résultats d'analyse et des CloudWatch mesures dans SageMaker Studio en choisissant l'onglet Endpoints, puis en double-cliquant sur le point de terminaison.