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Explicabilité en ligne avec Clarify SageMaker - Amazon SageMaker AI
Comment ça marche

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Explicabilité en ligne avec Clarify SageMaker

Ce guide explique comment configurer l'explicabilité en ligne avec SageMaker Clarify. Grâce aux points de terminaison d'inférence en temps réel de l' SageMaker IA, vous pouvez analyser l'explicabilité en temps réel et en continu. La fonction d'explicabilité en ligne s'inscrit dans la partie Déploiement vers la production du flux de travail Amazon SageMaker AI Machine Learning.

Comment fonctionne l'explicabilité en ligne Clarify

Le graphique suivant illustre l'architecture de l' SageMaker IA pour héberger un terminal qui répond aux demandes d'explicabilité. Il décrit les interactions entre un point de terminaison, le conteneur du modèle et l'explicateur SageMaker Clarify.

SageMaker Architecture d'IA montrant l'hébergement d'un terminal qui répond à des demandes d'explicabilité à la demande.

Voici comment fonctionne l'explicabilité en ligne Clarify. L'application envoie une REST-style InvokeEndpoint demande au service SageMaker AI Runtime. Le service achemine cette demande vers un point de terminaison SageMaker IA pour obtenir des prédictions et des explications. Le service reçoit ensuite la réponse du point de terminaison. Enfin, le service renvoie la réponse à l'application.

Pour augmenter la disponibilité des terminaux, l' SageMaker IA tente automatiquement de distribuer les instances de terminaux dans plusieurs zones de disponibilité, en fonction du nombre d'instances dans la configuration des terminaux. Sur une instance de point de terminaison, lors d'une nouvelle demande d'explicabilité, l'explicateur SageMaker Clarify appelle le conteneur du modèle pour les prévisions. Ensuite, il calcule et renvoie les attributions de fonctionnalités.

Voici les quatre étapes à suivre pour créer un point de terminaison qui utilise l'explicabilité en ligne de SageMaker Clarify :

  1. Vérifiez si votre modèle d' SageMaker IA pré-entraîné est compatible avec l'explicabilité en ligne en suivant les étapes de pré-vérification.

  2. Créez une configuration de point de terminaison avec la configuration SageMaker explicative Clarify à l'aide de l'CreateEndpointConfigAPI.

  3. Créez un point de terminaison et fournissez la configuration du point de terminaison à SageMaker AI à l'aide de l'CreateEndpointAPI. Le service lance l'instance de calcul de machine learning et déploie le modèle tel que spécifié dans la configuration.

  4. Invoquer le point de terminaison  : une fois le point de terminaison en service, appelez l'API SageMaker AI Runtime InvokeEndpoint pour envoyer des requêtes au point de terminaison. Le point de terminaison renvoie ensuite des explications et des prédictions.