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SageMaker Clarify によるオンライン説明可能性

このガイドでは、SageMaker Clarify を使用してオンライン説明可能性を設定する方法を説明します。SageMaker AI リアルタイム推論エンドポイントを使用すると、説明可能性をリアルタイムで継続的に分析できます。オンラインでの説明可能性機能は、Amazon SageMaker AI 機械学習ワークフローの本番環境へのデプロイの部分に適合します。

Clarify オンライン説明可能性の仕組み

次の図は、説明可能性リクエストを処理するエンドポイントをホストするための SageMaker AI アーキテクチャを示しています。エンドポイント、モデルコンテナ、および SageMaker Clarify 説明機能の間のインタラクションを示しています。

Clarify オンライン説明可能性の仕組みは次のとおりです。アプリケーションは REST スタイルの InvokeEndpoint リクエストを SageMaker AI ランタイムサービスに送信します。サービスはこのリクエストを SageMaker AI エンドポイントにルーティングして、予測と説明を取得します。次に、サービスはエンドポイントからレスポンスを受け取ります。最後に、サービスはレスポンスをアプリケーションに送り返します。

エンドポイントの可用性を高めるため、SageMaker AI はエンドポイント設定のインスタンス数に応じて、エンドポイントインスタンスを複数のアベイラビリティーゾーンに自動的に分散しようとします。エンドポイントインスタンスでは、新しい説明可能性リクエストがあると、SageMaker Clarify の説明機能が予測のためにモデルコンテナを呼び出します。次に、特徴量の属性を計算して返します。

SageMaker Clarify のオンライン説明可能性を使用するエンドポイントを作成するための 4 つのステップは次のとおりです。