# MLOpsでのAWS SageMakerモデルの監視

> MLOpsでのAWS SageMakerモデルの監視 - DataRobotプラットフォームで監視できるSageMakerモデルをトレーニングしてホストします。

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## Primary page

- [MLOpsでのAWS SageMakerモデルの監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/model-deploy-mlops/aws-mlops.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/tree/main/ecosystem_integration_templates/AWS_monitor_sagemaker_model_in_DataRobot/AWS_SageMaker_DataRobot_MLOps.ipynb)

DataRobot MLOpsは、本番環境におけるすべてのモデルのデプロイ、監視、管理、およびガバナンスを行うための中心的なハブを提供します。

選択した運用環境にモデルをデプロイして、他の指標の中でモデルの健全性と精度を継続して監視することができます。

AWS Sagemakerは、データサイエンティストと開発者が機械学習モデルを構築、トレーニングしデプロイできるようにするフルマネージドサービスです。 DataRobot MLOpsとAWS Sagemakerの連携により、機械学習モデルを大規模に管理するためのエンドツーエンドソリューションが可能となります。機械学習モデルのパフォーマンスをリアルタイムで簡単に監視し、発生した問題をすばやく識別して解決できます。