기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 컨테이너 계약 입력 Amazon SageMaker Model Monitor 플랫폼은 지정된 일정에 따라 사용자의 컨테이너 코드를 호출합니다. 사용자가 자체 컨테이너 코드를 작성하기로 선택한 경우, 다음 환경 변수를 사용할 수 있습니다. 이러한 컨텍스트에서, 사용자는 현재 데이터세트를 분석하거나, 또는 (해당 시) 지표를 내보내기로 선택한 경우 제약 조건을 평가할 수 있습니다. `dataset_format` 변수를 제외하고, 실시간 엔드포인트 및 배치 변환 작업에 사용할 수 있는 환경 변수는 동일하게 제공됩니다. 사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, `dataset_format`변수는 다음 옵션을 지원합니다. ``` {\"sagemakerCaptureJson\": {\"captureIndexNames\": [\"endpointInput\",\"endpointOutput\"]}} ``` 사용자가 배치 변환 작업을 사용하는 경우, `dataset_format`은 다음 옵션을 지원합니다. ``` {\"csv\": {\"header\": [\"true\",\"false\"]}} ``` ``` {\"json\": {\"line\": [\"true\",\"false\"]}} ``` ``` {\"parquet\": {}} ``` 다음 코드 샘플은 사용자가 컨테이너 코드에 사용할 수 있고 실시간 엔드포인트에 대해 `dataset_format`형식을 사용하는 모든 환경 변수의 세트를 보여줍니다. ``` "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" } ``` 파라미터 | 파라미터 이름 | 설명 | | --- | --- | | dataset\$1format | `Endpoint`에서 지원되는 `MonitoringSchedule`에서 시작된 작업의 경우, 이는 캡처 인덱스 `endpointInput`또는 `endpointOutput`나 둘 모두를 가진 `sageMakerCaptureJson`입니다. 배치 변환 작업인 경우, 이는 CSV, JSON 또는 Parquet 등의 데이터 형식을 지정합니다. | | dataset\$1source | 사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, `start_time`및 `end_time`으로 지정된 모니터링 기간에 해당하는 데이터가 포함되어 있는 로컬 경로를 사용할 수 있습니다. 이 경로에서는 ` /{endpoint-name}/{variant-name}/yyyy/mm/dd/hh`에서 데이터를 사용할 수 있습니다. 때때로 시작 및 종료 시간에서 지정된 것보다 더 많은 것을 다운로드합니다. 필요에 따라 데이터를 구문 분석하는 것은 컨테이너 코드에 달려 있습니다. | | output\$1path | 출력 보고서 및 기타 파일을 작성할 로컬 경로입니다. `CreateMonitoringSchedule` 요청에서 `MonitoringOutputConfig.MonitoringOutput[0].LocalPath`로 이 파라미터를 지정합니다. `S3Uri`에 지정된 `MonitoringOutputConfig.MonitoringOutput[0].S3Uri`경로에 업로드됩니다. | | publish\$1cloudwatch\$1metrics | `CreateMonitoringSchedule`에서 시작한 작업의 경우 이 파라미터가 `Enabled`로 설정됩니다. 컨테이너는 Amazon CloudWatch 출력 파일을 `[filepath]`에서 작성하도록 선택할 수 있습니다. | | sagemaker\$1endpoint\$1name | 사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, 이 예약된 작업이 시작된 대상에 해당하는 `Endpoint`의 이름입니다. | | sagemaker\$1monitoring\$1schedule\$1name | 이 작업을 시작한 `MonitoringSchedule`의 이름입니다. | | \$1sagemaker\$1endpoint\$1datacapture\$1prefix\$1 | 사용자가 실시간 엔드포인트를 사용하는 경우, `Endpoint`의 `DataCaptureConfig`매개변수에 지정되어 있는 접두사입니다. 컨테이너는 `dataset_source` 경로에서 SageMaker AI가 이미 다운로드 한 것보다 더 많은 양의 데이터에 직접 액세스해야 하는 경우에 이를 사용할 수 있습니다. | | start\$1time, end\$1time | 이 분석이 실행되는 기간입니다. 예를 들어 05:00 UTC에 실행되도록 예약된 작업과 20/02/2020에 실행되는 작업의 경우, `start_time`은 2020-02-19T06:00:00Z이고 `end_time`는 2020-02-20T05:00:00Z가 됩니다. | | baseline\$1constraints: | ` BaselineConfig.ConstraintResource.S3Uri`에 지정된 기준 제약 조건 파일의 로컬 경로입니다. 이 파라미터가 `CreateMonitoringSchedule`요청에 지정된 경우에만 사용할 수 있습니다. | | baseline\$1statistics | `BaselineConfig.StatisticsResource.S3Uri`에 지정된 기준 통계 파일에 대한 로컬 경로입니다. 이 파라미터가 `CreateMonitoringSchedule`요청에 지정된 경우에만 사용할 수 있습니다. |