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# Explicabilidade on-line com Clarify SageMaker
Este guia mostra como configurar a explicabilidade on-line com SageMaker o Clarify. Com os endpoints de [inferência em tempo real](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/realtime-endpoints.html) de SageMaker IA, você pode analisar a explicabilidade em tempo real, continuamente. A função de explicabilidade on-line se encaixa na parte **Deploy to production** do fluxo de trabalho do [Amazon SageMaker AI Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-it-works-mlconcepts.html).
## Como funciona a explicabilidade on-line do Clarify
O gráfico a seguir mostra a arquitetura de SageMaker IA para hospedar um endpoint que atende a solicitações de explicabilidade. Ele descreve as interações entre um endpoint, o contêiner do modelo e o explicador do SageMaker Clarify.
Veja como funciona a explicabilidade on-line do Clarify. O aplicativo envia uma REST-style `InvokeEndpoint` solicitação para o SageMaker AI Runtime Service. O serviço encaminha essa solicitação para um endpoint de SageMaker IA para obter previsões e explicações. Em seguida, o serviço recebe a resposta do endpoint. Por fim, o serviço envia a resposta de volta para a aplicação.
Para aumentar a disponibilidade do endpoint, a SageMaker IA tenta distribuir automaticamente as instâncias do endpoint em várias zonas de disponibilidade, de acordo com a contagem de instâncias na configuração do endpoint. Em uma instância de endpoint, após uma nova solicitação de explicabilidade, o explicador do SageMaker Clarify chama o contêiner do modelo para fazer previsões. Em seguida, ele calcula e retorna as atribuições do atributo.
Aqui estão as quatro etapas para criar um endpoint que usa a explicabilidade on-line do SageMaker Clarify:
1. [Verifique se seu modelo de SageMaker IA pré-treinado é compatível com a explicabilidade on-line seguindo as etapas de pré-verificação.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-online-explainability-precheck.html)
1. [Crie uma configuração de endpoint com a configuração](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpointConfig.html) SageMaker explicativa do Clarify usando a API. `CreateEndpointConfig`
1. [Crie um endpoint](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateEndpoint.html) e forneça a configuração do endpoint para a SageMaker IA usando a `CreateEndpoint` API. O serviço inicia a instância de cálculo de ML e implanta o modelo conforme especificado na configuração.
1. [Invoque o endpoint](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_runtime_InvokeEndpoint.html): depois que o endpoint estiver em serviço, chame a API SageMaker AI Runtime `InvokeEndpoint` para enviar solicitações ao endpoint. O endpoint então retorna explicações e predições.