Amazon SageMaker Model Monitor のビルド済みコンテナ

SageMaker AI 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sagemaker-model-monitor-analyzerを提供する という組み込みイメージを提供します。このイメージは Spark バージョン 3.3.0 に基づいており、Deequ バージョン 2.0.2 で構築されています。

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。この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 リファレンスガイドimage_uris.retrieve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 SageMaker Model Monitor のビルド済みイメージには、次のようにアクセスします。

<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.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。