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Amazon SageMaker Model Monitor 플랫폼은 지정된 일정에 따라 사용자의 컨테이너 코드를 호출합니다. 사용자가 자체 컨테이너 코드를 작성하기로 선택한 경우, 다음 환경 변수를 사용할 수 있습니다. 이러한 컨텍스트에서, 사용자는 현재 데이터세트를 분석하거나, 또는 (해당 시) 지표를 내보내기로 선택한 경우 제약 조건을 평가할 수 있습니다.
dataset_format 변수를 제외하고, 실시간 엔드포인트 및 배치 변환 작업에 사용할 수 있는 환경 변수는 동일하게 제공됩니다. 사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, dataset_format변수는 다음 옵션을 지원합니다.
{\"sagemakerCaptureJson\": {\"captureIndexNames\": [\"endpointInput\",\"endpointOutput\"]}}
사용자가 배치 변환 작업을 사용하는 경우, dataset_format은 다음 옵션을 지원합니다.
{\"csv\": {\"header\": [\"true\",\"false\"]}}{\"json\": {\"line\": [\"true\",\"false\"]}}{\"parquet\": {}}
다음 코드 샘플은 사용자가 컨테이너 코드에 사용할 수 있고 실시간 엔드포인트에 대해 dataset_format형식을 사용하는 모든 환경 변수의 세트를 보여줍니다.
"Environment": {
"dataset_format": "{\"sagemakerCaptureJson\": {\"captureIndexNames\": [\"endpointInput\",\"endpointOutput\"]}}",
"dataset_source": "/opt/ml/processing/endpointdata",
"end_time": "2019-12-01T16: 20: 00Z",
"output_path": "/opt/ml/processing/resultdata",
"publish_cloudwatch_metrics": "Disabled",
"sagemaker_endpoint_name": "endpoint-name",
"sagemaker_monitoring_schedule_name": "schedule-name",
"start_time": "2019-12-01T15: 20: 00Z"
}파라미터
| 파라미터 이름 | 설명 |
|---|---|
dataset_format |
|
dataset_source |
사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, 때때로 시작 및 종료 시간에서 지정된 것보다 더 많은 것을 다운로드합니다. 필요에 따라 데이터를 구문 분석하는 것은 컨테이너 코드에 달려 있습니다. |
output_path |
출력 보고서 및 기타 파일을 작성할 로컬 경로입니다. |
publish_cloudwatch_metrics |
|
sagemaker_endpoint_name |
사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, 이 예약된 작업이 시작된 대상에 해당하는 |
sagemaker_monitoring_schedule_name |
이 작업을 시작한 |
*sagemaker_endpoint_datacapture_prefix* |
사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, |
start_time, end_time |
이 분석이 실행되는 기간입니다. 예를 들어 05:00 UTC에 실행되도록 예약된 작업과 20/02/2020에 실행되는 작업의 경우, |
baseline_constraints: |
|
baseline_statistics |
|
