CloudWatch-Metriken - Amazon SageMaker AI

CloudWatch-Metriken

Sie können den integrierten Amazon SageMaker Model Monitor-Container für CloudWatch-Metriken verwenden. Wenn sich die emit_metrics-Option Enabled in der Baseline-Einschränkungsdatei ist, gibt SageMaker AI diese Metriken für jedes Feature/jede Spalte, die im Datensatz beobachtet wurde, im folgenden Namespace aus:

  • For real-time endpoints: /aws/sagemaker/Endpoints/data-metric Namespace mit EndpointName und ScheduleName Dimensionen.

  • For batch transform jobs: /aws/sagemaker/ModelMonitoring/data-metric Namespace mit MonitoringSchedule Dimension.

Für numerische Felder gibt der integrierte Container die folgenden CloudWatch-Metriken aus:

  • Metrik: Max → Abfrage für MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Max

  • Metrik: Min → Abfrage für MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Min

  • Metrik: Summe → Abfrage für MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Sum

  • Metrik: SampleCount → Abfrage für MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: SampleCount

  • Metrik: Durchschnitt → Abfrage für MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Average

Sowohl für numerische Felder als auch für String-Felder gibt der integrierte Container die folgenden CloudWatch-Metriken aus:

  • Metrik: Vollständigkeit → Abfrage für MetricName: feature_non_null_{feature_name}, Stat: Sum

  • Metrik: Baseline-Drift → Abfrage für MetricName: feature_baseline_drift_{feature_name}, Stat: Sum