A partir del agente New Relic Python v9.1.0, New Relic ahora permite el monitoreo de modelos de aprendizaje automático. Estos modelos de ML de monitorización se pueden encontrar en APM en la sección Modelos.
Configuración
Sugerencia
Los modelos ML métrica están disponibles para el agente Python versión 9.1.0 y superiores, pero están deshabilitados de forma predeterminada. Para cambiar esta configuración, consulte nuestra documentación.
La configuración de ML se puede encontrar aquí.
Para cambiar el tamaño de recolección de ML predeterminado de 100000 cada 5 segundos, configure event_harvest_config.harvest_limits.ml_event_data en su archivo newrelic.ini con el valor deseado o configure la variable de entorno NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED con el valor deseado:
$export NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED=${desired_value}Marco de aprendizaje automático actualmente instrumentado
ML Library | Version Available |
|---|---|
9.1.0 |
API de aprendizaje automático
Existen dos nuevas API para personalizar la experiencia de instrumentación de ML:
- Grabar evento de ML personalizado: record_ml_event
- Instrumentar manualmente un modelo ML: wrap_mlmodel
Garantizar la privacidad de los datos
Advertencia
Usted controla qué datos log se envían a New Relic, así que asegúrese de seguir las pautas de seguridad de su organización para enmascarar, ofuscar o evitar el envío de información de identificación personal (PII), información de salud protegida (PHI) o cualquier otro dato confidencial.
También puede habilitar o deshabilitar el envío de valores de inferencia sin procesar dependiendo de la configuración de privacidad que desee aquí.
Característica y funcionalidad
Los modelos se pueden ver en una categoría de Modelos separada en la vista Todas las entidades:
Un resumen de modelos en la vista Modelos:
Dentro del resumen del modelo, se puede ver una vista general del rendimiento del modelo, así como una distribución de predicción.