Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Entrées du contrat de conteneur La plateforme Amazon SageMaker Model Monitor invoque votre code de conteneur selon un calendrier défini. Si vous avez choisi d'écrire votre propre code de conteneur, les variables d'environnement suivantes sont disponibles. Dans ce contexte, vous pouvez analyser le jeu de données actuel ou évaluer les contraintes si vous le souhaitez et émettre des métriques, le cas échéant. Les variables d'environnement disponibles sont les mêmes pour les points de terminaison en temps réel et les tâches de transformation par lots, à l'exception de la variable `dataset_format`. Si vous utilisez un point de terminaison en temps réel, la variable `dataset_format` prend en charge les options suivantes : ``` {\"sagemakerCaptureJson\": {\"captureIndexNames\": [\"endpointInput\",\"endpointOutput\"]}} ``` Si vous utilisez une tâche de transformation par lots, `dataset_format` prend en charge les options suivantes : ``` {\"csv\": {\"header\": [\"true\",\"false\"]}} ``` ``` {\"json\": {\"line\": [\"true\",\"false\"]}} ``` ``` {\"parquet\": {}} ``` L'exemple de code suivant montre le jeu complet des variables d'environnement disponibles pour votre code de conteneur (et utilise le format `dataset_format` d'un point de terminaison en temps réel). ``` "Environment": { "dataset_format": "{\"sagemakerCaptureJson\": {\"captureIndexNames\": [\"endpointInput\",\"endpointOutput\"]}}", "dataset_source": "/opt/ml/processing/endpointdata", "end_time": "2019-12-01T16: 20: 00Z", "output_path": "/opt/ml/processing/resultdata", "publish_cloudwatch_metrics": "Disabled", "sagemaker_endpoint_name": "endpoint-name", "sagemaker_monitoring_schedule_name": "schedule-name", "start_time": "2019-12-01T15: 20: 00Z" } ``` Parameters | Nom du paramètre | Description | | --- | --- | | dataset\$1format | Pour une tâche démarrée à partir d’un `MonitoringSchedule` basé sur un `Endpoint`, il s’agit de `sageMakerCaptureJson` avec les indices de capture `endpointInput` et/ou `endpointOutput`. Pour une tâche de transformation par lots, cela indique le format de données, qu'il s'agisse de CSV, JSON ou Parquet. | | dataset\$1source | Si vous utilisez un point de terminaison en temps réel, le chemin d'accès local dans lequel les données correspondant à la période de surveillance, comme spécifié par `start_time` et `end_time`, sont disponibles. Dans ce chemin d’accès, les données sont disponibles dans ` /{endpoint-name}/{variant-name}/yyyy/mm/dd/hh`. Nous téléchargeons parfois plus de données que ce qui est spécifié par les heures de début et de fin. C’est au code de conteneur d’analyser les données selon les besoins. | | output\$1path | Chemin d’accès local où écrire des rapports de sortie et d’autres fichiers. Vous devez spécifier ce paramètre dans la demande `CreateMonitoringSchedule` comme `MonitoringOutputConfig.MonitoringOutput[0].LocalPath`. Il est chargé dans le chemin d’accès `S3Uri` spécifié dans `MonitoringOutputConfig.MonitoringOutput[0].S3Uri`. | | publish\$1cloudwatch\$1metrics | Pour une tâche lancée par `CreateMonitoringSchedule`, ce paramètre est défini sur `Enabled`. Le conteneur peut choisir d'écrire le fichier de CloudWatch sortie Amazon à l'adresse`[filepath]`. | | sagemaker\$1endpoint\$1name | Si vous utilisez un point de terminaison en temps réel, le nom du `Endpoint` pour lequel cette tâche planifiée a été lancée. | | sagemaker\$1monitoring\$1schedule\$1name | Nom du `MonitoringSchedule` qui a lancé cette tâche. | | \$1sagemaker\$1endpoint\$1datacapture\$1prefix\$1 | Si vous utilisez un point de terminaison en temps réel, le préfixe spécifié dans le paramètre `DataCaptureConfig` du `Endpoint`. Le conteneur peut l'utiliser s'il a besoin d'accéder directement à plus de données que celles déjà téléchargées par l' SageMaker IA sur le `dataset_source` chemin. | | start\$1time, end\$1time | Fenêtre horaire pour l’analyse exécutée. Par exemple, pour une tâche planifiée pour s’exécuter à 5 h 00 UTC et une tâche qui s’exécute le 20/02/202, `start_time` : est 2020-02-19T06:00:00Z et `end_time` : est 2020-02-20T05:00:00Z | | baseline\$1constraints: | Chemin d’accès local du fichier de contrainte de référence spécifié dans ` BaselineConfig.ConstraintResource.S3Uri`. Ce paramètre est disponible uniquement si ce paramètre a été spécifié dans la demande `CreateMonitoringSchedule`. | | baseline\$1statistics | Chemin d’accès local au fichier de statistiques de référence spécifié dans `BaselineConfig.StatisticsResource.S3Uri`. Ce paramètre est disponible uniquement si ce paramètre a été spécifié dans la demande `CreateMonitoringSchedule`. |