Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Überwachung eines Modells in der Produktion
Nachdem Sie ein Modell in Ihrer Produktionsumgebung bereitgestellt haben, verwenden Sie Amazon SageMaker Model Monitor, um die Qualität Ihrer Machine-Learning-Modelle kontinuierlich in Echtzeit zu überwachen. Mit Amazon SageMaker Model Monitor können Sie ein automatisches Warnsystem einrichten, das bei Abweichungen in der Modellqualität, wie z. B. Datendrift und Anomalien, auslöst. Amazon CloudWatch Logs sammelt Protokolldateien zur Überwachung des Modellstatus und benachrichtigt Sie, wenn die Qualität Ihres Modells bestimmte von Ihnen voreingestellte Schwellenwerte erreicht. CloudWatch speichert die Protokolldateien in einem von Ihnen angegebenen Amazon S3 S3-Bucket. Durch die frühzeitige und proaktive Erkennung von Modellabweichungen mithilfe von AWS Model-Monitor-Produkten können Sie umgehend Maßnahmen ergreifen, um die Qualität Ihres bereitgestellten Modells aufrechtzuerhalten und zu verbessern.
Weitere Informationen zu Produkten zur SageMaker Modellüberwachung finden Sie unterÜberwachen Sie die Daten- und Modellqualität mit Amazon SageMaker Model Monitor.
Um Ihre Reise mit maschinellem Lernen zu beginnen SageMaker, registrieren Sie sich unter Einrichten für ein AWS Konto SageMaker.
