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MLAMLソリューションの監視、メンテナンス、セキュリティ

ある企業が、SageMakerリアルタイムエンドポイントで本番稼働中の顧客離脱予測モデル(v1)に対し、新しいアーキテクチャのモデル(v2)のリリースを計画しています。本番トラフィックを使ってv2の予測精度とレイテンシを検証するため、最初はトラフィックの10%のみをv2に転送し、残り90%はv1で維持したまま、両モデルのメトリクスをCloudWatchで比較したいと考えています。インフラ変更を最小限にして実現できる方法はどれですか?

A
v2専用の新しいSageMakerエンドポイントを別途作成し、アプリケーション側でリクエストの10%をv2エンドポイントに転送するルーティングロジックをコードで実装する
別エンドポイントを作成するとインスタンスコストが増加し、アプリケーション側にルーティングロジックを追加実装する必要があります。Production Variants を使うほうが少ないインフラ変更で実現できます。
B
SageMaker Pipelinesにトラフィック分割ステップを追加し、v1とv2の両モデルをパイプライン内で並列実行して予測結果を比較するワークフローを構築する
SageMaker Pipelines はデータ準備・学習・評価・デプロイのワークフローを自動化するツールです。本番エンドポイントへのリアルタイムトラフィック分割機能は持ちません。
C
既存のエンドポイントにv2モデルをProduction Variantとして追加し、InitialVariantWeightを9:1(v1:v2)に設定して同一エンドポイントで両モデルを並行稼働させる
✓ 正解
Production Variants と InitialVariantWeight を使うことで、既存エンドポイントに v2 を追加するだけでトラフィック比率を制御できます。CloudWatch でバリアントごとのメトリクスを比較でき、インフラ変更も最小限です。
D
Amazon API Gatewayのカナリアリリース機能を利用し、APIステージレベルで新旧モデルへのリクエスト割合を10%ずつに設定してトラフィックを分散させる
API Gateway のカナリアリリースはバックエンドを段階的に切り替える機能であり、SageMaker エンドポイントの複数バリアント並行稼働やバリアント別のメトリクス収集には対応していません。

解説

SageMaker エンドポイントの Production Variants 機能を使うと、単一のエンドポイントに複数のモデルバリアントを配置し、InitialVariantWeight でトラフィックの配分比率を制御できます。v1 に 9、v2 に 1 を設定することで、既存のエンドポイント URL を変更せずに 10% のトラフィックを v2 に転送できます。CloudWatch メトリクスはバリアントごとに記録されるため、Invocations・Latency・ModelLatency などを v1 と v2 で独立して比較でき、最小限のインフラ変更でA/Bテストが実現できます。 選択肢Aの別エンドポイント作成は追加のインスタンスコストが発生し、アプリケーション側にルーティングロジックを実装する必要があるため、インフラ変更量が増大します。 選択肢BのSageMaker Pipelinesは機械学習ワークフローのオーケストレーションツールであり、本番推論トラフィックのリアルタイム分割・管理には使用しません。 選択肢DのAPI Gatewayカナリアリリースは単一バックエンドへの段階的切り替えを前提とした機能であり、SageMakerの複数バリアントを同時稼働させてバリアントごとにメトリクスを計測する用途には不向きです。

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