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# 本番環境でのモデルのモニタリング
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モデルを本番環境にデプロイした後、Amazon SageMaker Model Monitor を使用して、機械学習モデルの品質をリアルタイムで継続的にモニタリングできます。Amazon SageMaker Model Monitor を使用すると、データドリフトや異常値など、モデルの品質に逸脱がある場合に、自動アラートをトリガーするシステムを設定できます。Amazon CloudWatch Logs は、モデルのステータスをモニタリングするログファイルを収集し、モデルの品質がプリセットした特定のしきい値に達した場合にそれを通知します。CloudWatch は指定された Amazon S3 バケットにログファイルを保存します。モデルモニター製品による AWS モデル偏差の早期かつ積極的な検出により、デプロイされたモデルの品質を維持および改善するための迅速なアクションを実行できます。

SageMaker Model Monitoring 製品情報の詳細については、「[Amazon SageMaker Model Monitor を使用したデータとモデルの品質モニタリング](model-monitor.md)」を参照してください。

SageMaker AI で機械学習ジャーニーを開始するには、[SageMaker AI のセットアップ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-set-up.html)で AWS アカウントにサインアップします。