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# Amazon SageMaker Model Monitor のビルド済みコンテナ
<a name="model-monitor-pre-built-container"></a>

SageMaker AI は、`sagemaker-model-monitor-analyzer` というビルド済みイメージを提供しています。このイメージは、制約の提案、統計の生成、ベースラインと制約の比較検証、Amazon CloudWatch メトリクスの出力など、さまざまなモデルモニタリング機能を提供します。このイメージは Spark バージョン 3.3.0 に基づいており、[Deequ](https://github.com/awslabs/deequ) バージョン 2.0.2 で構築されています。

**注記**  
組込みの `sagemaker-model-monitor-analyzer` イメージを直接取得することはできません。この`sagemaker-model-monitor-analyzer`イメージは、いずれかの AWS SDKs を使用してベースライン処理ジョブまたはモニタリングジョブを送信するときに使用できます。

 SageMaker Python SDK (「[SageMaker Python SDK リファレンスガイド](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/utility/image_uris.html)」の「`image_uris.retrieve`」を参照) を使用して ECR イメージ URI を生成するか、ECR イメージ URI を直接指定します。SageMaker Model Monitor のビルド済みイメージには、次のようにアクセスします。

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

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

中国の AWS リージョンにいる場合、SageMaker Model Monitor のビルド済みイメージには次のようにアクセスできます。

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

アカウント IDs[「Docker Registry Paths and Example Code](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths)」を参照してください。 AWS 

独自の分析コンテナを記述するには、「[カスタムモニタリングのスケジュール](model-monitor-custom-monitoring-schedules.md)」で説明されているコンテナコントラクトを参照してください。