기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# Amazon SageMaker Model Monitor 사전 구축 컨테이너
<a name="model-monitor-pre-built-container"></a>

SageMaker AI는 제약 조건 제안, 통계 생성, 기준과 비교한 제약 조건 검증, Amazon CloudWatch 지표 내보내기 등 다양한 모델 모니터링 기능을 제공하는 `sagemaker-model-monitor-analyzer`라는 사전 구축된 이미지를 제공합니다. 이 이미지는 Spark 버전 3.3.0을 기반으로 하며 [Deequ](https://github.com/awslabs/deequ) 버전 2.0.2를 사용하여 구축되었습니다.

**참고**  
내장된 `sagemaker-model-monitor-analyzer`이미지를 직접 가져올 수는 없습니다. SDK 중 하나를 사용하여 기준 처리 또는 모니터링 작업을 제출할 때 `sagemaker-model-monitor-analyzer` 이미지를 사용할 수 있습니다. AWS SDKs

 SageMaker Python SDK([SageMaker AI Python SDK 참조 가이드](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/utility/image_uris.html)의 `image_uris.retrieve` 참조)를 사용하여 ECR 이미지 URI를 자동으로 생성하거나, ECR 이미지 URI를 직접 지정합니다. SageMaker Model Monitor에 대한 사전 구축된 이미지는 다음과 같이 액세스 할 수 있습니다.

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

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

중국의 AWS 리전에 있는 경우 SageMaker Model Monitor용 사전 빌드된 이미지에 다음과 같이 액세스할 수 있습니다.

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

계정 IDs 및 AWS 리전 이름은 [Docker 레지스트리 경로 및 예제 코드를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths).

자체 분석 컨테이너를 작성하는 방법은 [사용자 지정 모니터링 일정](model-monitor-custom-monitoring-schedules.md)에 설명된 컨테이너 계약을 참조하세요.