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데이터 품질 모니터링 작업 스케줄링

기준 생성을 마쳤다면, DefaultModelMonitor클래스 인스턴스의 create_monitoring_schedule()메서드를 호출하여 시간별 데이터 품질 모니터를 예약할 수 있습니다. 다음 섹션은 실시간 엔드포인트에 배포된 모델 및 배치 변환 작업에 사용할 데이터 품질 모니터를 생성하는 방법을 보여줍니다.

실시간 엔드포인트에 배포된 모델에 대한 데이터 품질 모니터링

실시간 엔드포인트에 대한 데이터 품질 모니터를 예약하려면, 다음 코드 샘플에 나와 있는 것처럼 EndpointInput인스턴스를 DefaultModelMonitor인스턴스의 endpoint_input인수로 전달하세요.

from sagemaker.model_monitor import CronExpressionGenerator
                
data_quality_model_monitor = DefaultModelMonitor(
   role=sagemaker.get_execution_role(),
   ...
)

schedule = data_quality_model_monitor.create_monitoring_schedule(
   monitor_schedule_name=schedule_name,
   post_analytics_processor_script=s3_code_postprocessor_uri,
   output_s3_uri=s3_report_path,
   schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
   statistics=data_quality_model_monitor.baseline_statistics(),
   constraints=data_quality_model_monitor.suggested_constraints(),
   schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
   enable_cloudwatch_metrics=True,
   endpoint_input=EndpointInput(
        endpoint_name=endpoint_name,
        destination="/opt/ml/processing/input/endpoint",
   )
)

배치 변환 작업에 대한 데이터 품질 모니터링

배치 변환 작업에 대한 데이터 품질 모니터를 예약하려면, 다음 코드 샘플에 나와 있는 것처럼 BatchTransformInput인스턴스를 DefaultModelMonitor인스턴스의 batch_transform_input인수로 전달하세요.

from sagemaker.model_monitor import CronExpressionGenerator
                
data_quality_model_monitor = DefaultModelMonitor(
   role=sagemaker.get_execution_role(),
   ...
)

schedule = data_quality_model_monitor.create_monitoring_schedule(
    monitor_schedule_name=mon_schedule_name,
    batch_transform_input=BatchTransformInput(
        data_captured_destination_s3_uri=s3_capture_upload_path,
        destination="/opt/ml/processing/input",
        dataset_format=MonitoringDatasetFormat.csv(header=False),
    ),
    output_s3_uri=s3_report_path,
    statistics= statistics_path,
    constraints = constraints_path,
    schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
    enable_cloudwatch_metrics=True,
)