Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Periksa Laporan untuk Data Bias Drift

Mode fokus
Periksa Laporan untuk Data Bias Drift - Amazon SageMaker AI

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Jika Anda tidak dapat memeriksa hasil pemantauan dalam laporan yang dihasilkan di SageMaker Studio, Anda dapat mencetaknya sebagai berikut:

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.")

Jika ada pelanggaran dibandingkan dengan baseline, mereka tercantum di sini:

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)

Jika model Anda diterapkan ke titik akhir real-time, Anda dapat melihat visualisasi di SageMaker AI Studio dari hasil analisis dan CloudWatch metrik dengan memilih tab Titik Akhir, lalu mengklik dua kali titik akhir.

PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.