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Amazon SageMaker Model Monitor 사전 구축 컨테이너
SageMaker AI는 제약 조건 제안, 통계 생성, 기준에 대한 제약 조건 검증, Amazon CloudWatch 지표 방출 등 다양한 모델 모니터링 기능을 sagemaker-model-monitor-analyzer 제공하는 라는 기본 제공 이미지를 제공합니다. 이 이미지는 Spark 버전 3.3.0을 기반으로 하며 Deequ
참고
내장된 sagemaker-model-monitor-analyzer이미지를 직접 가져올 수는 없습니다. 를 사용하여 기준 처리 또는 모니터링 작업을 제출할 때 sagemaker-model-monitor-analyzer 이미지를 사용할 수 있습니다 AWS SDKs.
SageMaker PythonSDK(SageMaker AI Python SDK 참조 가이드image_uris.retrieve의 참조)을 사용하여 ECR 이미지를 생성URI하거나 ECR 이미지를 URI 직접 지정합니다. SageMaker 모델 모니터의 사전 빌드된 이미지는 다음과 같이 액세스할 수 있습니다.
<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer
예: 159807026194.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer
중국의 AWS 리전에 있는 경우 다음과 같이 SageMaker Model Monitor에 대한 사전 빌드된 이미지에 액세스할 수 있습니다.
<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com.rproxy.goskope.com.cn/sagemaker-model-monitor-analyzer
계정 IDs 및 AWS 리전 이름은 Docker 레지스트리 경로 및 예제 코드를 참조하세요.
자체 분석 컨테이너를 작성하는 방법은 사용자 지정 모니터링 일정에 설명된 컨테이너 계약을 참조하세요.
