View a markdown version of this page

Esamina i report sulla deviazione dell'attribuzione delle funzionalità nei modelli di produzione - Amazon SageMaker AI

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.

Esamina i report sulla deviazione dell'attribuzione delle funzionalità nei modelli di produzione

Nota

Amazon SageMaker Model Monitor non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità per Model Monitor, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta modifica della disponibilità di Amazon SageMaker Model Monitor.

In seguito all'avvio predefinito della pianificazione impostata, è necessario attendere l'avvio della prima esecuzione e quindi interrompere la pianificazione per evitare di incorrere in addebiti.

Per esaminare i report, utilizza questo codice:

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.")

Se ci sono violazioni rispetto alla linea di base, sono elencate qui:

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)

Se il modello è distribuito su un endpoint in tempo reale, è possibile visualizzare in SageMaker Studio le visualizzazioni dei risultati e delle CloudWatch metriche dell'analisi scegliendo la scheda Endpoints e facendo doppio clic sull'endpoint.