Online-Erklärbarkeit mit Clarify SageMaker - Amazon SageMaker
So funktioniert’s

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Online-Erklärbarkeit mit Clarify SageMaker

Diese Anleitung zeigt, wie Sie die Online-Erklärbarkeit mit Clarify konfigurieren. SageMaker Mit Inferenzendpunkten in SageMaker Echtzeit können Sie die Erklärbarkeit kontinuierlich in Echtzeit analysieren. Die Online-Erklärbarkeitsfunktion passt in den Teil „Für die Produktion bereitstellen“ des Amazon SageMaker Machine Learning Learning-Workflows.

So funktioniert die Verdeutlichung der Online-Erklärbarkeit

Die folgende Grafik zeigt die SageMaker Architektur für das Hosten eines Endpunkts, der Erklärungsanfragen bedient. Sie zeigt Interaktionen zwischen einem Endpunkt, dem Modellcontainer und dem Clarify-Erklärer. SageMaker

SageMaker Architektur, die das Hosten eines Endpunkts zeigt, der Anfragen zur Erläuterung auf Abruf bedient.

So funktioniert die Verdeutlichung der Online-Erklärbarkeit: Die Anwendung sendet eine InvokeEndpoint Anfrage REST im -Format an den SageMaker Runtime Service. Der Dienst leitet diese Anfrage an einen SageMaker Endpunkt weiter, um Vorhersagen und Erklärungen zu erhalten. Anschließend erhält der Service die Antwort vom Endpunkt. Schließlich sendet der Service die Antwort an die Anwendung zurück.

Um die Verfügbarkeit der Endgeräte zu erhöhen, SageMaker wird automatisch versucht, die Endpunktinstanzen entsprechend der Anzahl der Instanzen in der Endpunktkonfiguration auf mehrere Availability Zones zu verteilen. Auf einer Endpunktinstanz ruft der SageMaker Clarify-Erklärer bei einer neuen Anfrage zur Erläuterung den Modellcontainer für Vorhersagen auf. Anschließend werden die Funktionszuordnungen berechnet und zurückgegeben.

Hier sind die vier Schritte, um einen Endpunkt zu erstellen, der die Online-Erklärbarkeit von Clarify verwendet SageMaker :

  1. Prüfen Sie anhand der Schritte zur Vorabprüfung, ob Ihr vortrainiertes SageMaker Modell mit der Online-Erklärbarkeit kompatibel ist.

  2. Erstellen Sie eine Endpunktkonfiguration mit der Clarify-Erklärkonfiguration SageMaker mithilfe von. CreateEndpointConfig API

  3. Erstellen Sie einen Endpunkt und stellen Sie die Endpunktkonfiguration für die SageMaker Verwendung von bereit. CreateEndpoint API Der Service startet die ML-Compute-Instance und stellt die Modelle gemäß der Konfiguration bereit.

  4. Rufen Sie den Endpunkt auf: Wenn der Endpunkt in Betrieb ist, rufen Sie SageMaker Runtime API InvokeEndpoint auf, um Anfragen an den Endpunkt zu senden. Der Endpunkt gibt dann Erklärungen und Prognosen zurück.