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# Contenedor prediseñado de Amazon SageMaker Model Monitor
<a name="model-monitor-pre-built-container"></a>

SageMaker La IA proporciona una imagen integrada llamada `sagemaker-model-monitor-analyzer` que le proporciona una gama de capacidades de monitoreo de modelos, que incluyen la sugerencia de restricciones, la generación de estadísticas, la validación de restricciones con respecto a una línea base y la emisión de métricas de Amazon CloudWatch. Esta imagen se basa en la versión 3.3.0 de Spark y se crea con la versión 2.0.2 de [Deequ](https://github.com/awslabs/deequ).

**nota**  
No puede extraer directamente la imagen integrada `sagemaker-model-monitor-analyzer`. Puede usar la `sagemaker-model-monitor-analyzer` imagen cuando envíe un trabajo de procesamiento o monitoreo de referencia utilizando uno de los. AWS SDKs

 Usa el SDK de SageMaker Python (consulta `image_uris.retrieve` la [guía de referencia del SDK de Python para SageMaker IA](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/utility/image_uris.html)) para generar el URI de la imagen de ECR por ti, o bien especifica el URI de la imagen de ECR directamente. Se puede acceder a la imagen prediseñada de SageMaker Model Monitor de la siguiente manera:

`<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer`

Por ejemplo: `159807026194.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer`

Si se encuentra en una AWS región de China, puede acceder a las imágenes prediseñadas de SageMaker Model Monitor de la siguiente manera: 

`<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com.cn/sagemaker-model-monitor-analyzer`

Para ver los nombres de cuentas IDs y AWS regiones, consulte las [rutas de registro de Docker y el código de ejemplo](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths).

Para escribir su propio contenedor de análisis, consulte el contrato de contenedor descrito en [Programaciones de supervisión personalizadas](model-monitor-custom-monitoring-schedules.md).