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SageMaker Clarify によるオンライン説明可能性
このガイドでは、SageMaker Clarify を使用してオンライン説明可能性を設定する方法を説明します。SageMaker AI リアルタイム推論エンドポイントを使用すると、説明可能性をリアルタイムで継続的に分析できます。オンライン説明可能性関数は、Amazon SageMaker AI Machine Learningワークフローの本番環境へのデプロイ部分に適合します。
Clarify オンライン説明可能性の仕組み
次の図は、説明可能性リクエストを処理するエンドポイントをホストするための SageMaker AI アーキテクチャを示しています。エンドポイント、モデルコンテナ、および SageMaker Clarify 説明機能の間のインタラクションを示しています。

Clarify オンライン説明可能性の仕組みは次のとおりです。アプリケーションは SageMaker AI ランタイムサービスに REST 形式のInvokeEndpoint
リクエストを送信します。サービスは、このリクエストを SageMaker AI エンドポイントにルーティングして、予測と説明を取得します。次に、サービスはエンドポイントからレスポンスを受け取ります。最後に、サービスはレスポンスをアプリケーションに送り返します。
エンドポイントの可用性を高めるために、SageMaker AI はエンドポイント設定のインスタンス数に従って、エンドポイントインスタンスを複数のアベイラビリティーゾーンに自動的に分散しようとします。エンドポイントインスタンスでは、新しい説明可能性リクエストがあると、SageMaker Clarify の説明機能が予測のためにモデルコンテナを呼び出します。次に、特徴量の属性を計算して返します。
SageMaker Clarify のオンライン説明可能性を使用するエンドポイントを作成するための 4 つのステップは次のとおりです。
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事前チェックのhttps://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-online-explainability-precheck.html手順に従って、事前トレーニング済みの SageMaker AI モデルがオンライン説明可能性と互換性があるかどうかを確認します。
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CreateEndpointConfig
API を使用して SageMaker Clarify の説明機能設定でエンドポイント設定を作成します。 -
CreateEndpoint
API を使用してエンドポイントを作成し、エンドポイント設定を SageMaker AI に提供します。このサービスは、ML コンピューティングインスタンスを起動し、設定で指定されたモデルをデプロイします。 -
エンドポイントを呼び出す: エンドポイントが稼働したら、SageMaker AI ランタイム API を呼び出し
InvokeEndpoint
てエンドポイントにリクエストを送信します。その後、エンドポイントは説明と予測を返します。