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# Criar uma linha de base
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Os cálculos da linha de base de estatísticas e restrições são necessários como um padrão em relação ao qual o desvio de dados e outros problemas de qualidade de dados podem ser detectados. O Model Monitor fornece um contêiner interno que oferece a capacidade de sugerir automaticamente as restrições para a entrada JSON simples e CSV. Esse *sagemaker-model-monitor-analyzer*contêiner também fornece uma variedade de recursos de monitoramento de modelos, incluindo validação de restrições em relação a uma linha de base e emissão de métricas da Amazon CloudWatch . Esse contêiner é baseado na versão 3.3.0 do Spark e foi criado com a versão 2.0.2 do [Deequ](https://github.com/awslabs/deequ). Todos os nomes das colunas em seu conjunto de dados de linha de base devem estar em conformidade com o Spark. Para os nomes das colunas, use somente caracteres minúsculos e `_` como o único caractere especial.

O conjunto de dados de treinamento usado para treinar o modelo geralmente é um bom conjunto de dados de linha de base. O esquema de dados do conjunto de dados de treinamento e o esquema do conjunto de dados de inferência devem ser uma correspondência exata (o número e a ordem dos atributos). Observe que as prediction/output colunas são consideradas as primeiras colunas no conjunto de dados de treinamento. No conjunto de dados de treinamento, você pode pedir à SageMaker IA que sugira um conjunto de restrições básicas e gere estatísticas descritivas para explorar os dados. Para esse exemplo, faça upload do conjunto de dados de treinamento usado para treinar o modelo pré-treinado incluído neste exemplo. Se você já armazenou o conjunto de dados de treinamento no Amazon S3, poderá apontar diretamente para ele.

**Para criar uma linha de base a partir de um conjunto de dados de treinamento** 

Quando você tiver seus dados de treinamento prontos e armazenados no Amazon S3, inicie um trabalho de processamento básico usando o SDK `DefaultModelMonitor.suggest_baseline(..)` do Amazon [Python SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable). Essa ação usa um [Contêiner pré-construído Amazon SageMaker Model Monitor](model-monitor-pre-built-container.md) que gera estatísticas de linha de base e sugere restrições de linha de base para o conjunto de dados e as grava no local `output_s3_uri` especificado.

```
from sagemaker.model_monitor import DefaultModelMonitor
from sagemaker.model_monitor.dataset_format import DatasetFormat

my_default_monitor = DefaultModelMonitor(
    role=role,
    instance_count=1,
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    volume_size_in_gb=20,
    max_runtime_in_seconds=3600,
)

my_default_monitor.suggest_baseline(
    baseline_dataset=baseline_data_uri+'/training-dataset-with-header.csv',
    dataset_format=DatasetFormat.csv(header=True),
    output_s3_uri=baseline_results_uri,
    wait=True
)
```

**nota**  
Se você fornecer os feature/column nomes no conjunto de dados de treinamento como a primeira linha e definir a `header=True` opção conforme mostrado na amostra de código anterior, o SageMaker AI usará o nome do recurso no arquivo de restrições e estatísticas.

As estatísticas de linha de base para o conjunto de dados estão contidas no arquivo statistics.json e as restrições de linha de base sugeridas estão contidas no arquivo constraints.json no local especificado com `output_s3_uri`.

Arquivos de saída para estatísticas e restrições do conjunto de dados tabular


| Nome do arquivo | Description | 
| --- | --- | 
| statistics.json |  Espera-se que este arquivo tenha estatísticas colunares para cada atributo no conjunto de dados que é analisado. Para obter mais informações sobre o esquema desse arquivo, consulte [Esquema para estatísticas (arquivo statistics.json)](model-monitor-byoc-statistics.md).  | 
| constraints.json |  Espera-se que este arquivo tenha as restrições sobre os atributos observados. Para obter mais informações sobre o esquema desse arquivo, consulte [Esquema para restrições (arquivo constraints.json)](model-monitor-byoc-constraints.md).  | 

O [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) fornece funções de conveniência descritas para gerar as estatísticas e restrições básicas. No entanto, se você quiser chamar o trabalho de processamento diretamente para essa finalidade, é necessário definir o mapa `Environment` como mostrado no seguinte exemplo:

```
"Environment": {
    "dataset_format": "{\"csv\”: { \”header\”: true}",
    "dataset_source": "/opt/ml/processing/sm_input",
    "output_path": "/opt/ml/processing/sm_output",
    "publish_cloudwatch_metrics": "Disabled",
}
```