本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 監控生產環境中的模型
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將模型部署到生產環境後，使用 Amazon SageMaker Model Monitor 來持續監控即時機器學習模型的品質。Amazon SageMaker Model Monitor 可讓您設定自動警示觸發系統，在模型品質偏差 (例如資料偏離和異常) 時發出警示。Amazon CloudWatch Logs 會收集監控模型狀態的日誌檔，並在模型品質達到您預設的特定閾值時提出通知。CloudWatch 會將日誌檔案存放於您指定的 Amazon S3 儲存貯體。透過模型監控產品的早期和主動偵測 AWS 模型偏差，可讓您立即採取行動，以維護和改善已部署模型的品質。

如需 SageMaker 模型監控產品的詳細資訊，請參閱[使用 Amazon SageMaker Model Monitor 進行資料和模型品質監控](model-monitor.md)。

若要使用 SageMaker AI 開始您的機器學習旅程，請在[設定 SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-set-up.html) 註冊 AWS 帳戶。