Inspección de informes de supervisión de la desviación en la atribución de características de los modelos en producción

Una vez iniciada la programación que configuró de forma predeterminada, tendrá que esperar a que comience su primera ejecución y, a continuación, detener la programación para evitar incurrir en cargos.

Para inspeccionar los informes, use el siguiente código:

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.")

Si hay alguna infracción en comparación con la referencia, se muestra aquí:

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)

Si el modelo se implementa en un punto de conexión en tiempo real, puede ver las visualizaciones en SageMaker Studio de los resultados del análisis y las métricas de CloudWatch al seleccionar la pestaña Puntos de conexión y, a continuación, hacer doble clic en el punto de conexión.