기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
SageMaker AI는 라는 기본 제공 이미지를 제공하여 제약 조건 제안, 통계 생성, 기준에 대한 제약 조건 검증, Amazon CloudWatch 지표 방출 등 다양한 모델 모니터링 기능을 sagemaker-model-monitor-analyzer 제공합니다. 이 이미지는 Spark 버전 3.3.0을 기반으로 하며 Deequ
참고
내장된 sagemaker-model-monitor-analyzer이미지를 직접 가져올 수는 없습니다. SDK 중 하나를 사용하여 기준 처리 또는 모니터링 작업을 제출할 때 sagemaker-model-monitor-analyzer 이미지를 사용할 수 있습니다. AWS SDKs
SageMaker Python SDK(SageMaker AI Python SDK 참조 가이드image_uris.retrieve의 참조)를 사용하여 ECR 이미지 URI를 생성하거나 ECR 이미지 URI를 직접 지정합니다. SageMaker Model Monitor에 대한 사전 구축된 이미지는 다음과 같이 액세스 할 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.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.
