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SageMaker AI には、制約の提案、統計の生成、ベースラインに対する制約の検証、Amazon CloudWatch メトリクスの出力など、さまざまなモデルモニタリング機能を提供する という組み込みイメージsagemaker-model-monitor-analyzerが用意されています。このイメージは Spark バージョン 3.3.0 に基づいており、Deequ
注記
組込みの sagemaker-model-monitor-analyzer イメージを直接取得することはできません。sagemaker-model-monitor-analyzer イメージは、いずれかの AWS SDKs を使用してベースライン処理ジョブまたはモニタリングジョブを送信するときに使用できます。
SageMaker Python SDK (SageMaker AI Python SDK image_uris.retrieve リファレンスガイドの「」を参照) を使用して ECR イメージ URI を生成するか、ECR イメージ URI を直接指定します。 SageMaker
<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer
例: 159807026194.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer
中国の AWS リージョンにいる場合、SageMaker Model Monitor のビルド済みイメージには次のようにアクセスできます。
<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com.rproxy.goskope.com.cn/sagemaker-model-monitor-analyzer
アカウント IDs「Docker Registry Paths and Example Code」を参照してください。 AWS
独自の分析コンテナを記述するには、「カスタムモニタリングのスケジュール」で説明されているコンテナコントラクトを参照してください。
