En un mundo donde las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático están en constante evolución, la optimización del rendimiento y la reducción de costos han adquirido una importancia sin precedentes para las soluciones tecnológicas. Este desafío se manifiesta en diversas áreas, como el procesamiento de datos transaccionales en sistemas financieros, los motores de recomendación que analizan la actividad de los usuarios y los modelos de visión por computadora que procesan fotogramas de video.
En este contexto, el monitoreo personalizado de modelos para inferencias por lotes casi en tiempo real con Amazon SageMaker se ha vuelto esencial. Esto no solo asegura que la calidad de las predicciones se monitorice continuamente, sino que también permite detectar cualquier desviación de manera oportuna.
Para abordar estas necesidades específicas, presentamos un marco que permite personalizar el uso de Amazon SageMaker Model Monitor. Este sistema es capaz de manejar solicitudes de inferencia de múltiples cargas útiles en escenarios de inferencia casi en tiempo real. SageMaker Model Monitor monitorea la calidad de los modelos de aprendizaje automático de SageMaker en producción, con el fin de detectar de manera proactiva cualquier desviación en la calidad del modelo.
Implementar este tipo de soluciones personalizadas permite a los desarrolladores de AI/ML reducir el número de invocaciones al agrupar múltiples registros de inferencia en un solo envío. Sin embargo, para cumplir con los requisitos comerciales personalizados, es preferible adoptar un enfoque de «Bring Your Own Container» (BYOC) con SageMaker Model Monitor.
Aunque el uso de containers personalizados puede parecer abrumador, con el marco adecuado existe la posibilidad de acelerar el desarrollo de SageMaker Model Monitor BYOC para satisfacer los requisitos específicos de monitoreo de modelos. Este marco no solo facilita el manejo de solicitudes con varias cargas útiles, sino que también permite la utilización de datos de referencia y la salida de métricas de calidad del modelo personalizadas.
El monitoreo de la calidad del modelo se realiza a través de un flujo de trabajo metódico que incluye desde la creación de datos básicos y de validación antes y después del entrenamiento de un modelo, hasta la configuración de un endpoint de SageMaker con scripts de inferencia personalizados, y la generación de métricas comparativas entre los datos de captura en tiempo real y los datos de referencia.
En conjunto, este enfoque proporciona a las empresas las herramientas necesarias para mantener la calidad de sus modelos de inteligencia artificial, adaptándose a las condiciones cambiantes de las aplicaciones del mundo real y garantizando que cada desviación en los resultados pueda ser identificada y corregida de manera eficiente.
vía: AWS machine learning blog
