无需创建端点，在AWS SageMaker中实现模型监控的可行方案？

• 离线批量监控：直接基于S3等存储中的批量推理数据（包括输入特征、模型输出、真实标签）开展监控，完全不需要依赖实时端点。你可以自行编写逻辑计算数据漂移（比如特征分布的PSI、KS值）、模型性能指标（准确率、MAE、RMSE等），再通过SageMaker Processing Jobs或者Lambda定期执行这些脚本。
• SageMaker Model Monitor离线模式：SageMaker自带的Model Monitor支持离线监控场景，无需部署端点。只需把批量推理的输入、输出、标签数据按规范格式（CSV/Parquet）存在S3，创建监控计划时指定这些数据路径，配置好要监控的指标（数据质量、模型质量、漂移检测），系统就会定期执行监控任务并生成可视化报告。

完全可以实现，具体做法如下：

• 扩展现有处理脚本：在你当前的预处理/后处理脚本中直接加入监控逻辑：
  1. 读取处理完成的输入数据、模型预测结果、真实标签（如果有）；
  2. 计算所需的监控指标：比如特征的均值、分位数等统计值，数据漂移指标，或者模型的精准度、召回率等性能指标；
  3. 将计算得到的指标写入S3（比如JSON文件、Parquet表格），或者推送至CloudWatch指标，方便后续查看和设置告警。
• 多容器串联执行：如果已经单独构建了监控容器，可以把它作为Processing Job的一部分，和预处理、后处理容器串联运行（SageMaker Processing支持多容器作业）。比如先跑预处理容器处理数据，再启动监控容器计算指标，最后用后处理容器整理输出结果。
• 定期调度任务：通过EventBridge规则设定触发频率，定期启动这个包含监控逻辑的Processing Jobs，实现持续的离线监控，全程不需要依赖端点的实时流量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SRIRAM SIDHARTHA R