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# Contenitore precostruito Amazon SageMaker Model Monitor
<a name="model-monitor-pre-built-container"></a>

SageMaker L'intelligenza artificiale fornisce un'immagine integrata denominata `sagemaker-model-monitor-analyzer` che fornisce una gamma di funzionalità di monitoraggio dei modelli, tra cui suggerimento di vincoli, generazione di statistiche, convalida dei vincoli rispetto a una linea di base ed emissione di metriche Amazon. CloudWatch Questo container è basato sulla versione 3.3.0 di Spark ed è sviluppato con la versione 2.0.2 di [Deequ](https://github.com/awslabs/deequ).

**Nota**  
Non è possibile estrarre direttamente l'immagine integrata `sagemaker-model-monitor-analyzer`. Puoi utilizzare l'`sagemaker-model-monitor-analyzer`immagine quando invii un lavoro di elaborazione o monitoraggio di base utilizzando uno degli SDK. AWS 

 Usa SageMaker Python SDK (vedi `image_uris.retrieve` nella [guida di riferimento AI SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/utility/image_uris.html)) per generare l'URI dell'immagine ECR per te o specifica direttamente l'URI dell'immagine ECR. È possibile accedere all'immagine predefinita per SageMaker Model Monitor come segue:

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

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

Se ci si trova in una AWS regione della Cina, è possibile accedere alle immagini predefinite per SageMaker Model Monitor come segue: 

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

Per gli ID degli account e i nomi delle AWS regioni, consulta [Docker Registry Paths and Example Code](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg-ecr-paths/sagemaker-algo-docker-registry-paths).

Per scrivere il tuo container di analisi, consulta il contratto container descritto in [Pianificazioni di monitoraggio personalizzate](model-monitor-custom-monitoring-schedules.md).