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# Contêiner pré-construído Amazon SageMaker Model Monitor
<a name="model-monitor-pre-built-container"></a>

SageMaker A IA fornece uma imagem integrada chamada `sagemaker-model-monitor-analyzer` que fornece uma variedade de recursos de monitoramento de modelos, incluindo sugestão de restrições, geração de estatísticas, validação de restrições em relação a uma linha de base e emissão de métricas da Amazon. CloudWatch Essa imagem é baseada na versão 3.3.0 do Spark e foi criada com a versão 2.0.2 do [Deequ](https://github.com/awslabs/deequ).

**nota**  
Você não pode puxar a imagem `sagemaker-model-monitor-analyzer` incorporada diretamente. Você pode usar a `sagemaker-model-monitor-analyzer` imagem ao enviar um trabalho básico de processamento ou monitoramento usando um dos AWS SDKs.

 Use o SDK do SageMaker Python (consulte `image_uris.retrieve` o [guia de referência do SDK do AI SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/utility/image_uris.html)) para gerar o URI da imagem do ECR para você ou especifique o URI da imagem do ECR diretamente. A imagem pré-criada do SageMaker Model Monitor pode ser acessada da seguinte forma:

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

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

Se você estiver em uma AWS região da China, as imagens pré-criadas do SageMaker Model Monitor podem ser acessadas da seguinte forma: 

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

Para nomes de contas IDs e AWS regiões, consulte [Caminhos de registro do Docker e código de exemplo](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths).

Para escrever seu próprio contêiner de análise, consulte o contrato de contêiner descrito em [Programações de monitoramento personalizadas](model-monitor-custom-monitoring-schedules.md).