Amazon EC2上で動作するAIモデルのパフォーマンスモニタリングと精度ドリフト検知

Amazon EC2上で動作するAIモデルのパフォーマンスモニタリングと精度ドリフト検知とは

Amazon EC2上で動作するAIモデルのパフォーマンスモニタリングと精度ドリフト検知とは、AWSの仮想サーバーであるAmazon EC2環境にデプロイされた機械学習モデルの健全性と実用性を継続的に監視し、その性能劣化や予測精度の低下を早期に発見する一連のプロセスです。EC2はAI基盤構築に広く利用されますが、モデルは時間経過とともに実世界のデータ変化や環境変化により性能が低下する「精度ドリフト」を起こす可能性があります。このため、CPU使用率、メモリ消費量、レイテンシといったインフラパフォーマンスに加え、モデルの予測結果と実際の値の乖離、特徴量の分布変化などを継続的に監視し、異常を自動的に検知することが、AIシステムの安定稼働とビジネス価値維持には不可欠となります。これにより、モデルの再学習や再デプロイといった適切な対策を迅速に講じることが可能になります。

このキーワードが属するテーマ