New Relic Python Agent v9.1.0 以降、New Relic では、機械学習モデルのモニタリングが可能になりました。これらの監視対象の ML モデルは、APM の「モデル」セクションにあります。
セットアップ
ヒント
ML モデル メトリクスは、Python エージェント バージョン 9.1.0 で使用できます。以降ですが、デフォルトでは無効になっています。この構成を変更するには、ドキュメントを参照してください。
ML 設定はここにあります。
デフォルトの ML ハーベスト サイズ 100000 を 5 秒ごとに変更するには、 newrelic.iniファイルのevent_harvest_config.harvest_limits.ml_event_dataを目的の値に設定するか、環境変数NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STOREDを目的の値に設定します。
bash
$export NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED=${desired_value}現在実装されている機械学習フレームワーク
MLライブラリ | 利用可能なバージョン |
|---|---|
9.1.0 |
機械学習 API
ML インスツルメンテーション エクスペリエンスをカスタマイズするために、2 つの新しい API が存在します。
- カスタム ML イベントを記録する: Record_ml_event
- ML モデルを手動でインストルメントする: wrap_mlmodel
データのプライバシーを確保する
注意
New Relicに送信するログデータはユーザーが管理するため、組織のセキュリティガイドラインに従って、個人識別情報（PII）、保護された健康情報（PHI）、またはその他の機密データの送信をマスク、難読化、または防止してください。
ここで、希望するプライバシー設定に応じて、生の推論値の送信を有効または無効にすることもできます。
特徴と機能
モデルは、[すべてのエンティティ] ビューの別のモデル カテゴリに表示されます。
[モデル] ビューのモデルの概要:
モデルの概要内では、モデル全体のパフォーマンス ビューと予測分布が表示されます。