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# 排程資料品質監控工作
<a name="model-monitor-schedule-data-monitor"></a>

建立基準之後，您可以呼叫 `DefaultModelMonitor` 類別執行個體的 `create_monitoring_schedule()` 方法來排程每小時的資料品質監控。以下各節說明如何為部署到即時端點的模型以及批次轉換工作建立資料品質監控。

**重要**  
在建立監控排程時，您可以指定批次轉換輸入或端點輸入，但不能同時指定兩者。

## 部署至即時端點的模型的資料品質監控
<a name="model-monitor-data-quality-rt"></a>

若要為即時端點排程資料品質監控，請將 `EndpointInput` 執行個體傳遞至 `DefaultModelMonitor` 執行個體的 `endpoint_input` 引數，如下列程式碼範例所示：

```
from sagemaker.model_monitor import CronExpressionGenerator
                
data_quality_model_monitor = DefaultModelMonitor(
   role=sagemaker.get_execution_role(),
   ...
)

schedule = data_quality_model_monitor.create_monitoring_schedule(
   monitor_schedule_name=schedule_name,
   post_analytics_processor_script=s3_code_postprocessor_uri,
   output_s3_uri=s3_report_path,
   schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
   statistics=data_quality_model_monitor.baseline_statistics(),
   constraints=data_quality_model_monitor.suggested_constraints(),
   schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
   enable_cloudwatch_metrics=True,
   endpoint_input=EndpointInput(
        endpoint_name=endpoint_name,
        destination="/opt/ml/processing/input/endpoint",
   )
)
```

## 批次轉換工作的資料品質監控
<a name="model-monitor-data-quality-bt"></a>

若要為批次轉換工作排程資料品質監控，請將 `BatchTransformInput` 執行個體傳遞至 `DefaultModelMonitor` 執行個體的 `batch_transform_input` 引數，如下列程式碼範例所示：

```
from sagemaker.model_monitor import CronExpressionGenerator
                
data_quality_model_monitor = DefaultModelMonitor(
   role=sagemaker.get_execution_role(),
   ...
)

schedule = data_quality_model_monitor.create_monitoring_schedule(
    monitor_schedule_name=mon_schedule_name,
    batch_transform_input=BatchTransformInput(
        data_captured_destination_s3_uri=s3_capture_upload_path,
        destination="/opt/ml/processing/input",
        dataset_format=MonitoringDatasetFormat.csv(header=False),
    ),
    output_s3_uri=s3_report_path,
    statistics= statistics_path,
    constraints = constraints_path,
    schedule_cron_expression=CronExpressionGenerator.hourly(),
    enable_cloudwatch_metrics=True,
)
```