Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Interpretabilità su AWS
Puoi utilizzare istanze Jupyter gestite da Amazon SageMaker AI per installare facilmente i moduli Python tramite Conda e. pip Per informazioni sui pacchetti Python per SHAP e sui metodi integrati basati sul gradiente, vedere la sezione Risorse. Per lavori più piccoli e test locali su un'istanza SageMaker AI Jupyter, potrebbe essere sufficiente utilizzare i metodi di questi pacchetti Python. Se utilizzi un modello gestito dall'IA, SageMaker SageMaker AI Clarify fornisce metodi pratici per avviare Kernel SHAP su un'istanza dedicata e scaricare il calcolo mentre uno sviluppatore di modelli continua a lavorare sulla propria istanza Jupyter. Per ulteriori informazioni, consulta Create Feature Attribute Baseline and Explainability Reports nella documentazione AI. SageMaker
