Inspecionar relatórios de desvio de atribuição de atributos em modelos de produção

Depois que a programação configurada for iniciada por padrão, você precisará aguardar o início da primeira execução e, em seguida, interromper a programação para evitar cobranças.

Para inspecionar os relatórios, siga os seguintes códigos:

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.")

Se houver quaisquer violações em comparação com a linha de base, elas serão listadas aqui:

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)

Se seu modelo for implantado em um endpoint em tempo real, você poderá ver visualizações no SageMaker Studio dos resultados e CloudWatch métricas da análise escolhendo a guia Endpoints e clicando duas vezes no endpoint.