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問題を作成する

Python と機械学習

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

scikit を学ぶ

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。

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。

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