Amazon SageMaker 模型監控器 (Model Monitor) 是 Amazon SageMaker 提供的一項功能，用於持續監控部署在生產環境中的機器學習模型的品質。它能協助您確保模型的效能不會隨著時間而下降，並且能夠及時發現數據漂移、模型漂移和其他異常情況。
以下是 Amazon SageMaker 模型監控器的主要功能和優點：
* 自動化監控： 您可以設定排程，讓模型監控器定期分析模型的輸入數據、輸出數據和中繼資料。* 基準線設定： 您可以使用訓練模型的數據建立基準統計數據和約束條件。模型監控器會將生產數據與這些基準線進行比較，以檢測偏差。
* 數據漂移檢測： 模型監控器可以幫助您識別生產數據的統計屬性是否與模型訓練時的數據發生顯著變化。這可能有助於發現模型效能下降的原因。
* 模型漂移檢測： 除了數據漂移，模型監控器還可以檢測模型的預測結果是否隨著時間發生了變化，這可能表明模型需要重新訓練。
* 自訂指標： 您可以自訂監控指標，以追蹤與您的特定業務需求相關的效能或品質指標。
* 警報和通知： 當模型品質出現偏差時，您可以設定自動警報觸發系統，以便及時採取更正措施。
* 易於使用： Amazon SageMaker 模型監控器提供了易於使用的介面和 SDK，方便您進行設定和管理。
簡而言之，Amazon SageMaker 模型監控器是一個強大的工具，可以幫助您維持生產環境中機器學習模型的品質和效能，確保您的模型能夠持續提供準確和可靠的預測。
