Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Captura de datos Para registrar las entradas de su punto de conexión y las salidas de inferencia del modelo implementado en Amazon S3, puede habilitar una característica llamada *captura de datos*. La *captura de datos* se suele utilizar para registrar información que se puede utilizar para el entrenamiento, la depuración y la supervisión. Amazon SageMaker Model Monitor analiza automáticamente los datos capturados y compara las métricas de estos datos con una línea base que usted cree para el modelo. Para obtener más información acerca del monitor de modelos, consulte [Supervisión de la calidad de los datos y los modelos con Amazon SageMaker Model Monitor](model-monitor.md). Puede implementar la *captura de datos* para los modos de monitor de modelos en tiempo real y por lotes mediante el AWS SDK para Python (Boto) SDK de SageMaker Python. En el caso de un punto de conexión en tiempo real, especificará la configuración de *captura de datos* al crear el punto de conexión. Debido a la naturaleza persistente de su punto de conexión en tiempo real, puede configurar opciones adicionales para activar o desactivar la captura de datos en determinados momentos, o cambiar la frecuencia de muestreo. También puede optar por cifrar los datos de inferencia. En el caso de un trabajo de transformación por lotes, puede habilitar la *captura de datos* si desea ejecutar una supervisión del modelo según lo programado o una supervisión continua del modelo para los trabajos de transformación por lotes periódicos y regulares. Especificará la configuración de *captura de datos* al crear el trabajo de transformación por lotes. Dentro de esta configuración, tiene la opción de activar el cifrado o generar el ID de inferencia con el resultado, lo que le ayuda a cotejar los datos capturados con los datos de Ground Truth.