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# Programar trabalhos de monitoramento de desvio de polarização
<a name="clarify-model-monitor-bias-drift-schedule"></a>

Depois de criar sua linha de base, você pode chamar o método `create_monitoring_schedule()` da sua instância de classe `ModelBiasModelMonitor` para programar um monitor horário de qualidade do desvio de polarização. As seções a seguir mostram como criar um monitor de desvio de polarização para um modelo implantado em um endpoint em tempo real, bem como para um trabalho de transformação em lotes.

**Importante**  
Você pode especificar uma entrada de transformação em lote ou uma entrada de endpoint, mas não ambas, ao criar sua programação de monitoramento.

Ao contrário do monitoramento da qualidade dos dados, você precisa fornecer rótulos do Ground Truth se quiser monitorar a qualidade do modelo. No entanto, os rótulos do Ground Truth podem ser adiados. Para resolver isso, especifique compensações ao criar sua programação de monitoramento. Para obter detalhes sobre como criar deslocamentos de tempo, consulte [Deslocamentos do monitor do modelo](model-monitor-model-quality-schedule.md#model-monitor-model-quality-schedule-offsets). 

Se você enviou um trabalho de linha de base, o monitor seleciona automaticamente a configuração de análise do trabalho de linha de base. Se você pular a etapa de definição de linha de base ou se o conjunto de dados de captura tiver uma natureza diferente da do conjunto de dados de treinamento, você deverá fornecer a configuração da análise.

## Monitoramento do desvio de polarização para modelos implantados em endpoints em tempo real
<a name="model-monitor-bias-quality-rt"></a>

Para programar um monitor de desvio de polarização para um endpoint em tempo real, transmita sua instância `EndpointInput` para o argumento `endpoint_input` de sua instância `ModelBiasModelMonitor`, conforme mostrado no seguinte exemplo de código:

```
from sagemaker.model_monitor import CronExpressionGenerator
            
model_bias_monitor = ModelBiasModelMonitor(
    role=sagemaker.get_execution_role(),
    ...
)

model_bias_analysis_config = None
if not model_bias_monitor.latest_baselining_job:
    model_bias_analysis_config = BiasAnalysisConfig(
        model_bias_config,
        headers=all_headers,
        label=label_header,
    )

model_bias_monitor.create_monitoring_schedule(
    monitor_schedule_name=schedule_name,
    post_analytics_processor_script=s3_code_postprocessor_uri,
    output_s3_uri=s3_report_path,
    statistics=model_bias_monitor.baseline_statistics(),
    constraints=model_bias_monitor.suggested_constraints(),
    schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
    enable_cloudwatch_metrics=True,
    analysis_config=model_bias_analysis_config,
    endpoint_input=EndpointInput(
        endpoint_name=endpoint_name,
        destination="/opt/ml/processing/input/endpoint",
        start_time_offset="-PT1H",
        end_time_offset="-PT0H",
        probability_threshold_attribute=0.8,
    ),
)
```

## Monitoramento de desvio de polarização para trabalhos de transformação de lotes
<a name="model-monitor-bias-quality-bt"></a>

Para programar um monitor de desvio de polarização para um trabalho de transformação de Lotes, transmita sua instância `BatchTransformInput` para o argumento `batch_transform_input` de sua instância `ModelBiasModelMonitor`, conforme mostrado no seguinte exemplo de código:

```
from sagemaker.model_monitor import CronExpressionGenerator
                
model_bias_monitor = ModelBiasModelMonitor(
    role=sagemaker.get_execution_role(),
    ...
)

model_bias_analysis_config = None
if not model_bias_monitor.latest_baselining_job:
    model_bias_analysis_config = BiasAnalysisConfig(
        model_bias_config,
        headers=all_headers,
        label=label_header,
    )
    
schedule = model_bias_monitor.create_monitoring_schedule(
   monitor_schedule_name=schedule_name,
   post_analytics_processor_script=s3_code_postprocessor_uri,
   output_s3_uri=s3_report_path,
   statistics=model_bias_monitor.baseline_statistics(),
   constraints=model_bias_monitor.suggested_constraints(),
   schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
   enable_cloudwatch_metrics=True,
   analysis_config=model_bias_analysis_config,
   batch_transform_input=BatchTransformInput(
        destination="opt/ml/processing/input",
        data_captured_destination_s3_uri=s3_capture_path,
        start_time_offset="-PT1H",
        end_time_offset="-PT0H",
        probability_threshold_attribute=0.8
   ),
)
```