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결과 해석

기준 처리 작업을 실행하여 데이터 세트에 대한 통계 및 제약 조건을 얻은 후에는 통계를 계산하고 기준 제약 조건과 관련해 발생한 위반을 나열하는 모니터링 작업을 실행할 수 있습니다. Amazon CloudWatch 지표도 기본적으로 계정에 보고됩니다. Amazon SageMaker Studio에서 모니터링 결과를 보는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker Studio에서 실시간 엔드포인트에 대한 결과 시각화.

실행 나열

지정된 간격으로 일정이 모니터링 작업을 시작합니다. 다음 코드는 가장 최근의 5개 실행을 나열합니다. 시간당 일정을 생성한 후 이 코드를 실행하는 경우 실행이 비어 있을 수 있으며 실행이 시작될 때까지 시간 경계(에서UTC)를 넘을 때까지 기다려야 할 수 있습니다. 다음 코드에는 대기를 위한 로직이 포함되어 있습니다.

mon_executions = my_default_monitor.list_executions()
print("We created a hourly schedule above and it will kick off executions ON the hour (plus 0 - 20 min buffer.\nWe will have to wait till we hit the hour...")

while len(mon_executions) == 0:
    print("Waiting for the 1st execution to happen...")
    time.sleep(60)
    mon_executions = my_default_monitor.list_executions()

특정 실행 검사

이전 단계에서, 사용자는 마지막으로 완료되었거나 실패한 예약 실행을 선택했습니다. 사용자는 성공한 실행과 실패한 실행을 탐색할 수 있습니다. 터미널 상태는 다음과 같습니다.

latest_execution = mon_executions[-1] # latest execution's index is -1, previous is -2 and so on..
time.sleep(60)
latest_execution.wait(logs=False)

print("Latest execution status: {}".format(latest_execution.describe()['ProcessingJobStatus']))
print("Latest execution result: {}".format(latest_execution.describe()['ExitMessage']))

latest_job = latest_execution.describe()
if (latest_job['ProcessingJobStatus'] != 'Completed'):
        print("====STOP==== \n No completed executions to inspect further. Please wait till an execution completes or investigate previously reported failures.")

report_uri=latest_execution.output.destination
print('Report Uri: {}'.format(report_uri))

생성된 보고서 나열

다음 코드를 사용하여 생성된 보고서를 나열합니다.

from urllib.parse import urlparse
s3uri = urlparse(report_uri)
report_bucket = s3uri.netloc
report_key = s3uri.path.lstrip('/')
print('Report bucket: {}'.format(report_bucket))
print('Report key: {}'.format(report_key))

s3_client = boto3.Session().client('s3')
result = s3_client.list_objects(Bucket=report_bucket, Prefix=report_key)
report_files = [report_file.get("Key") for report_file in result.get('Contents')]
print("Found Report Files:")
print("\n ".join(report_files))

위반 보고서

기준과 비교하여 위반이 있는 경우, 해당 내역이 위반 보고서에 생성됩니다. 다음 코드를 사용하여 위반 사항을 나열하세요.

violations = my_default_monitor.latest_monitoring_constraint_violations()
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)
constraints_df = pd.io.json.json_normalize(violations.body_dict["violations"])
constraints_df.head(10)

이는 테이블 형식 데이터가 포함된 데이터 세트에만 적용됩니다. 다음 스키마 파일은 계산된 통계 및 모니터링되는 위반을 지정합니다.

테이블 형식 데이터 세트의 출력 파일

는 기본적으로 각 기능에 대한 Amazon CloudWatch 지표 세트를 Amazon SageMaker Model Monitor 사전 구축 컨테이너 저장합니다.

컨테이너 코드는 이 위치에서 CloudWatch 지표를 생성할 수 있습니다/opt/ml/output/metrics/cloudwatch.