在AWS中，sagemaker 服务是进行机器学习的完全托管服务，大大的简化了模型的构建，训练，部署以及监控等，下面的例子是通过sagemaker的jupyter notebook进行模型创建，训练，部署以及配置数据漂移监控的大致步骤： 1. 数据准备与上传 数据集准备：要确保基准数据集和训练数据集的格式正确，且数据已经完成了必要的预处理，如缺失值处理、编码转换等。 上传到 S3：利用 SageMaker ...方法删除监控调度，释放相关资源。

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