CloudWatch Metriche per Bias Drift Analysis - Amazon SageMaker AI

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CloudWatch Metriche per Bias Drift Analysis

Questa guida mostra le CloudWatch metriche e le relative proprietà che è possibile utilizzare per l'analisi delle distorsioni in Clarify. SageMaker I job di monitoraggio della deriva dai pregiudizi calcolano sia le metriche di distorsione prima dell'allenamento che le metriche di distorsione post-allenamento e le pubblicano nel seguente namespace: CloudWatch

  • Per endpoint in tempo reale: aws/sagemaker/Endpoints/bias-metrics

  • Per processi di trasformazione di batch: aws/sagemaker/ModelMonitoring/bias-metrics

Il nome della metrica aggiunge il nome breve della metrica a. CloudWatch bias_metric

Ad esempio, bias_metric_CI è il parametro di bias per lo squilibrio di classe (CI).

Nota

+/- infinity viene pubblicato come numero in virgola mobile +/- 2.348543e108 e gli errori che includono valori nulli non vengono pubblicati.

Ogni parametro ha le seguenti proprietà:

  • Endpoint: il nome dell'endpoint monitorato, se applicabile.

  • MonitoringSchedule: il nome della pianificazione del processo di monitoraggio.

  • BiasStage: nome della fase del processo di monitoraggio della deviazione del bias. Scegliere Pre-training o Post-Training.

  • Label: il nome della funzionalità di destinazione, fornito dalla configurazione dell'analisi del processo di monitoraggio label.

  • LabelValue: il valore della funzionalità di destinazione, fornito dalla configurazione dell'analisi del processo di monitoraggio label_values_or_threshold.

  • Facet: il nome del facet, fornito dal facet di configurazione dell'analisi del processo di monitoraggio name_of_index.

  • FacetValue: il valore del facet, fornito dal facet di configurazione dell'analisi del processo di monitoraggio nvalue_or_threshold.

Per impedire ai processi di monitoraggio di pubblicare i parametri, imposta publish_cloudwatch_metrics su Disabled nella mappa Environment della definizione del processo di bias del modello.