Support pour vos propres conteneurs avec Amazon SageMaker Model Monitor - Amazon SageMaker AI

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Support pour vos propres conteneurs avec Amazon SageMaker Model Monitor

Amazon SageMaker Model Monitor fournit un conteneur prédéfini capable d'analyser les données capturées à partir de points de terminaison ou de tâches de transformation par lots pour des ensembles de données tabulaires. Si vous voulez apporter votre propre conteneur, vous pouvez mettre à profit les points d'extension fournis par Model Monitor.

Ainsi, lorsque vous créez un MonitoringSchedule, Model Monitor lance les tâches de traitement. Par conséquent, le conteneur doit être conscient du contrat des tâches de traitement documenté dans la rubrique Comment créer votre propre conteneur de traitement (scénario avancé). Model Monitor lance la tâche de traitement en votre nom selon le programme. Lors de l'appel, Model Monitor configure pour vous des variables d'environnement supplémentaires de sorte que votre conteneur ait suffisamment de contexte pour traiter les données correspondant à cette exécution particulière de la surveillance programmée. Pour de plus amples informations sur les entrées de conteneur, veuillez consulter Entrées du contrat de conteneur.

Dans le conteneur, à l'aide des variables d'environnement et du contexte ci-dessus, vous pouvez maintenant analyser le jeu de données pour la période en cours dans votre code personnalisé. Une fois cette analyse terminée, vous pouvez choisir d'émettre vos rapports à télécharger dans un compartiment S3. Les rapports générés par le conteneur préconçu sont documentés dans Sorties du contrat de conteneur. Si vous souhaitez que la visualisation des rapports fonctionne dans SageMaker Studio, vous devez suivre le même format. Vous pouvez également choisir d'émettre des rapports entièrement personnalisés.

Vous pouvez également émettre CloudWatch des métriques depuis le conteneur en suivant les instructions deCloudWatch Indicateurs pour apporter vos propres contenants.