Untersuchen Sie Berichte auf Abweichungen von Featuresattributen in Produktionsmodellen

Nachdem der Zeitplan, den Sie eingerichtet haben, standardmäßig gestartet wurde, müssen Sie warten, bis die erste Ausführung gestartet wird, und den Zeitplan dann beenden, um Gebühren zu vermeiden.

Um die Berichte einzusehen, verwenden Sie den folgenden Code:

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.")

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

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)

Wenn Ihr Modell auf einem Echtzeit-Endpunkt bereitgestellt wird, können Sie sich in SageMaker Studio Visualisierungen der Analyseergebnisse und CloudWatch Kennzahlen anzeigen lassen, indem Sie die Registerkarte Endpoints auswählen und dann auf den Endpoint doppelklicken.