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Untersuchen Sie Berichte auf Datenverzerrungen - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Untersuchen Sie Berichte auf Datenverzerrungen

Anmerkung

Amazon SageMaker Model Monitor steht neuen Kunden nicht mehr offen. Bestehende Kunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. AWS investiert weiterhin in Sicherheits- und Verfügbarkeitsverbesserungen für Model Monitor, wir planen jedoch nicht, neue Funktionen einzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderung der Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Model Monitor.

Wenn Sie die Ergebnisse der Überwachung in den generierten Berichten in SageMaker Studio nicht überprüfen können, können Sie sie wie folgt ausdrucken:

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

Falls es im Vergleich zum Ausgangswert Verstöße gibt, werden diese hier aufgelistet:

if last_model_bias_monitor_execution:
    model_bias_violations = last_model_bias_monitor_execution.constraint_violations()
    if model_bias_violations:
        print(model_bias_violations.body_dict)

Wenn Ihr Modell an einem Echtzeit-Endpunkt bereitgestellt wird, können Sie in SageMaker AI Studio Visualisierungen der Analyseergebnisse und CloudWatch Metriken sehen, indem Sie die Registerkarte Endpunkte auswählen und dann auf den Endpunkt doppelklicken.