Amazon SageMaker Model Monitor 是一項全受管服務，專門用來持續監控在生產環境中部署的機器學習模型的品質與效能，並在模型表現異常或發生偏離（drift）時自動發出警示，讓使用者能及時採取修正行動。
主要功能與特色：
- 自動偵測模型偏離（Model Drift）與概念偏離（Concept Drift）
持續監控模型輸入（特徵）與輸出（預測結果）的分布變化，偵測資料品質與模型效能的變化，避免模型隨時間退化。 - 資料與模型品質監控
監控資料品質（Data Quality）、模型品質（Model Quality）、偏見（Bias Drift）及特徵重要性變化（Feature Attribution Drift），確保模型預測的準確性與公平性。 - 無需撰寫程式碼即可設定監控規則
提供內建的統計規則與自訂規則，使用者可設定閾值，系統自動分析並記錄異常。 - 即時與批次監控
支援即時端點（real-time endpoint）及批次轉換（batch transform job）資料的監控，適用不同部署模式。 - 整合 Amazon SageMaker Studio 與 CloudWatch
監控指標可在 SageMaker Studio 內視覺化，也能透過 CloudWatch 設定警示通知，方便追蹤與管理。 - 安全與合規
監控資料會存放於用戶指定的 Amazon S3，並支援加密、存取控制與資料保留政策。
運作流程簡述：
- 建立基準（Baseline）：使用訓練資料建立統計基準與約束條件。
- 啟用資料擷取：從模型端點或批次作業擷取輸入與輸出資料。
- 設定監控排程：定期分析資料，偵測偏離與異常。
- 查看報告與警示：分析監控結果，若有偏離則發出警示並採取行動（如重新訓練模型）。
適用場景：
- 持續監控生產模型，避免模型因環境變化而效能下降。
- 偵測資料異常、偏見產生或模型預測錯誤。
- 支援合規性需求，提供模型透明度與可追蹤性。
總結
Amazon SageMaker Model Monitor 幫助企業自動化且持續地監控機器學習模型的品質與效能，及早發現問題並通知使用者，確保模型在生產環境中維持高準確度與可靠性。
