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您可以使用 Amazon CloudWatch 監控 SageMaker AI，它會收集原始資料並將其處理為可讀且近乎即時的指標。有了 Amazon CloudWatch，您可取得歷程資訊，更清楚掌握 Web 應用程式或服務的執行效能。如需 Amazon CloudWatch 的詳細資訊，請參閱 Amazon CloudWatch 是什麼？
使用 CloudWatch 進行監控
以下指標位於AWS/SageMaker命名空間，是非同步端點的完整指標清單。如果端點已啟用非同步推論，則不會發布下方未列出的任何計量資料。這類指標包括 (但不限於)：
額外負荷延遲
調用
InvocationsPerInstance
常用端點指標
這些指標與目前針對即時端點發布的指標相同。如需 Amazon CloudWatch 中其他指標的詳細資訊，請參閱使用 Amazon CloudWatch 監控 SageMaker AI。
| 指標名稱 | 描述 | 單位/統計資料 |
|---|---|---|
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請求的數量，模型傳回 4xx HTTP 回應代碼。對於每個 4xx 回應，將傳送 1，否則傳送 0。 |
單位：無 有效的統計資訊：平均、總和 |
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模型傳回 5xx HTTP 回應代碼之 InvokeEndpoint 請求的數量。對於每個 5xx 回應，將傳送 1，否則傳送 0。 |
單位：無 有效的統計資訊：平均、總和 |
|
從 SageMaker AI 檢視時，模型回應所花費的時間間隔。這個間隔包含傳送請求和從模型容器擷取回應的本機通訊時間，以及在容器中完成推論的時間。 |
單位：微秒 有效的統計資訊：平均、總和、下限、上限與範例計數 |
非同步推論端點指標
啟用非同步推論的端點會發布這些指標。以下指標發布時包含 EndpointName 維度：
| 指標名稱 | 描述 | 單位/統計資料 |
|---|---|---|
|
目前正在處理或尚未處理之端點佇列中的項目數。 |
單位：計數 有效的統計資料：平均、上限、下限 |
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佇列中的項目數除以端點後面的執行個體數目。此指標主要用於為啟用異步的端點設定應用程式自動擴充。 |
單位：計數 有效的統計資料：平均、上限、下限 |
|
佇列中最舊要求的年齡。 |
單位：秒 有效的統計資料：平均、上限、下限 |
|
佇列中有要求，但端點後面沒有執行個體時，這個指標的值是 |
單位：計數 有效的統計資訊：平均 |
以下指標發布時包含 EndpointName 和 VariantName 維度：
| 指標名稱 | 描述 | 單位/統計資料 |
|---|---|---|
|
從 Amazon S3 下載請求時發生問題，因此發生推論失敗。 |
單位：計數 有效的統計資訊：總和 |
|
將回應上傳到 Amazon S3 時有問題，因此推論失敗。 |
單位：計數 有效的統計資訊：總和 |
|
發生問題時發布通知。 |
單位：計數 有效的統計資訊：總和 |
|
下載請求承載的總時間。 |
單位：微秒 有效的統計資訊：平均、總和、下限、上限與範例計數 |
|
上傳回應承載的總時間。 |
單位：微秒 有效的統計資訊：平均、總和、下限、上限與範例計數 |
|
佇列中因到達指定要求 TTL 而失敗的要求數目。 |
單位：計數 有效的統計資訊：總和 |
|
如果調用由於任何原因失敗。 |
單位：計數 有效的統計資訊：總和 |
|
端點處理的非同步調用數目。 |
單位：計數 有效的統計資訊：總和 |
|
要求處理前排入佇列的總時間。這不包括實際處理時間 (即下載時間』上傳時間』模型延遲)。 |
單位：毫秒 有效的統計資訊：平均、總和、下限、上限與範例計數 |
|
SageMaker AI 收到推論請求的時間，直到請求處理完成的時間。這包括排入待處理項目的時間，以及上傳和傳送回應通知 (如果有) 的時間。 |
單位：毫秒 有效的統計資訊：平均、總和、下限、上限與範例計數 |
Amazon SageMaker 非同步推論也包含主機層級指標。如需主機層級指標的資訊，請參閱 SageMaker AI 任務和端點指標。
日誌
除了帳戶中發布到 Amazon CloudWatch 的模型容器日誌，您還可以取得用於追蹤和偵錯推論請求的新平台日誌。
新日誌以端點日誌群組的名義發布：
/aws/sagemaker/Endpoints/[EndpointName]
日誌串流名稱包含：
[production-variant-name]/[instance-id]/data-log.
日誌行包含請求的推論 ID，因此輕輕鬆鬆即可將錯誤對應到特定請求。
