Conteneur préconçu Amazon SageMaker Model Monitor
SageMaker AI propose une image intégrée appelée sagemaker-model-monitor-analyzer qui vous offre une gamme de fonctionnalités de surveillance de modèles, notamment la suggestion de contraintes, la génération de statistiques, la validation de contraintes par rapport à une référence et l’émission de métriques Amazon CloudWatch. Cette image est basée sur Spark version 3.3.0 et est construite avec Deequ
Note
Vous ne pouvez pas récupérer l’image sagemaker-model-monitor-analyzer intégrée directement. Vous pouvez utiliser l’image sagemaker-model-monitor-analyzer lorsque vous envoyez une tâche de traitement ou de surveillance de référence en utilisant l’un des kits SDK AWS.
Utilisez le kit SageMaker Python SDK (consultez image_uris.retrieve dans le Guide de référence du kit SageMaker AI Python SDK
<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer
Par exemple : 159807026194.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-model-monitor-analyzer.
Si vous vous trouvez dans une région AWS de Chine, les images préconstruites pour SageMaker Model Monitor sont accessibles comme suit :
<ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com.cn/sagemaker-model-monitor-analyzer
Pour les ID de comptes et les noms de régions AWS, consultez Chemins de registre Docker et exemple de code.
Pour écrire votre propre conteneur d’analyse, consultez le contrat de conteneur décrit à la section Planifications de surveillance personnalisées.