この投稿では、Amazon SageMaker を通じたグラフニューラルネットワーク (GNN) モデルのデプロイにおける GraphStorm v0.5 の新機能を使用して、リアルタイムの不正防止を実装する方法を説明します。モデルのトレーニングから本番環境に対応した推論エンドポイントへの移行を、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながら実現する方法を示し、数十億ものノードとエッジを持つトランザクショングラフでサブ秒単位の不正検出を可能にします。