Amazon SageMaker 模型监控器预建容器 - 亚马逊 SageMaker AI
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

Amazon SageMaker 模型监控器预建容器

SageMaker AI 提供了一个名为的内置映像sagemaker-model-monitor-analyzer，可为您提供一系列模型监控功能，包括约束建议、统计数据生成、根据基线进行约束验证以及发出 Amazon CloudWatch 指标。此映像基于 Spark 版本 3.3.0，是使用 Deequ 版本 2.0.2 构建而成。

注意

不能直接拉取内置 sagemaker-model-monitor-analyzer 映像。当您使用其中一个提交基线处理或监控任务时，您可以使用该sagemaker-model-monitor-analyzer图像 Amazon SDKs。

使用 SageMaker Python SDK（参见 image_uris.retrieve SageMaker AI Python SDK 参考指南中）为你生成 ECR 图片 URI，或者直接指定 ECR 图片 URI。可以通过以下方式访问 SageMaker 模型监视器的预建映像：

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

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

如果您位于中国 Amazon 地区，则可以通过以下方式访问模型监视器的预建镜像 SageMaker ：

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

有关账户 IDs 和 Amazon 区域名称，请参阅 Docker 注册表路径和示例代码。

要编写您自己的分析容器，请参阅自定义监控时间表中描述的容器约定。