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# 資料擷取
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若要將端點的輸入和從部署模型的推論輸出記錄到 Amazon S3，您可以啟用名為*資料擷取*的功能。*資料擷取*通常用來記錄可用於訓練、偵錯和監控的資訊。Amazon SageMaker Model Monitor 會自動剖析此擷取的資料，並將此資料中的指標與您為模型建立的基準進行比較。如需有關模型監控的更多相關資訊，請參閱[使用 Amazon SageMaker Model Monitor 進行資料和模型品質監控](model-monitor.md)。

您可以使用 適用於 Python (Boto) 的 AWS SDK 或 SageMaker Python SDK 實作即時和批次模型監控模式*的資料擷取*。如果是即時端點，您將在建立端點時指定*資料擷取*組態。由於即時端點的持續性質，您可以設定額外選項以在特定時間開啟或關閉資料擷取，或變更取樣頻率。您也可以選擇加密推論資料。

對於批次轉換工作，如果您想要針對一般、定期的批次轉換工作執行排程模型監控或持續模型監控，則可以啟用*資料擷取*。您將在建立批次轉換工作時指定*資料擷取*組態。在此組態中，您可以選擇開啟加密或在輸出中產生推論 ID，以協助您將擷取的資料與 Ground Truth 資料比對。