独自のデータの持ち込みを開始する

これは、New Relic の独自のデータの持ち込みを開始するためのガイドです。インストール、実行、Bring Your Own Data (BYOD) の実験方法を学び、機械学習モデルのパフォーマンスの監視を開始します。

クイックスタート

BYOD を使用すると、次の 3 つの主な手順で機械学習モデルを簡単に監視できます。

# 1: Initialize the monitoring
ml_monitor = MLPerformanceMonitoring(...)

# 2: Add your algorithm
y = my_model.predict(X)

# 3: Record your data
ml_monitor.record_inference_data(X, y)

この例をcolabで使用して、モデル監視のエンドツーエンドの例を簡単に試してください。

インストール

インストールは簡単で、他の Python ライブラリと同様です

pip install git+https://github.com/newrelic-experimental/ml-performance-monitoring.git

実装

このガイドでは、機械学習モデルの監視を開始するために必要なすべてのことについて、順を追って説明します

1. 環境変数を設定する

( ingest - licenseとも呼ばれます) を取得し、それを環境変数NEW_RELIC_INSERT_KEYとして設定します。詳細と手順についてはここをクリックしてください。 New Relic EU リージョンにデータを報告していますか? 詳しい手順についてはここをクリックしてください。

2. パッケージのインポート

from ml_performance_monitoring.monitor import MLPerformanceMonitoring

3.モデルモニターの作成

metadata = {"environment": "notebook"}
model_version = "1.0"
features_columns, labels_columns = (
    ["feature_1", "feature_2", "feature_3", "feature_4"],
    ["target"],
)

ml_monitor = MLPerformanceMonitoring(
    insert_key=None,  # set the environment variable NEW_RELIC_INSERT_KEY or send your insert key here
    model_name="My stunning model",
    metadata=metadata,
    features_columns=features_columns,
    labels_columns=labels_columns,
    label_type="numeric",
    model_version=model_version
)

4. モデルを実行する

y = my_model.predict(X)

5.記録する

ml_performence_monitor_model.record_inference_data(X, y)

6.監視と警告

完了しました。アプリケーションを確認するには、 one.newrelic.comに移動してリアルタイムデータを参照してください。

例

Google colab でこれらのノートブックを作成したので、試してみることができます。

カリフォルニアの住宅価格データセットで XGBoost モデルを試してください。colabで開きます。
New Relic MLOps を使用して、24 時間分のモデル推論データをシミュレートする方法を試してください。コラボで開く

EU アカウントユーザー

EU アカウントを使用している場合、環境変数が設定されていない場合は、MLPerformanceMonitoring 呼び出しでパラメーターとして送信します。

EVENT_CLIENT_HOST and METRIC_CLIENT_HOST
- 米国地域のアカウント (デフォルト) -
  - EVENT_CLIENT_HOST: Insights-collector.newrelic.com
  - METRIC_CLIENT_HOST: metric-api.newrelic.com
- EU 地域アカウント -
  - EVENT_CLIENT_HOST: Insights-collector.eu01.nr-data.net
  - METRIC_CLIENT_HOST: metric-api.eu.newrelic.com/metric/v1

また、MLPerformanceMonitoring 呼び出しでパラメーターとして送信することもできます。

この機械翻訳は、参考として提供されています。