• ログイン今すぐ開始

本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

モデル パフォーマンス モニタリング (MLOps) の概要

モデル パフォーマンス モニタリングを使用すると、機械学習モデルの品質を向上させ、管理プロセスを簡素化し、大規模な実稼働環境での機械学習の展開を自動化できます。

人工知能や機械学習に投資する企業が増える中、機械学習モデルを開発するデータサイエンスチームと、そのモデルを動かすアプリケーションを運用するDevOpsチームの間には理解のギャップがあります。実際、現在のところ、活動全体を網羅するようにAIを導入している企業はわずか15%です。また、デプロイメント、モニタリング、管理、ガバナンスなどの問題により、本番環境にある機械学習モデルの75%が一度も使用されていないという事実もあります。最終的には、モデルに取り組んでいるエンジニアやデータサイエンティストの時間が大幅に無駄になり、企業が投資した資金の純損失が大きくなり、会社の成長に役立つMLモデルに対する信頼が全体的に欠如していることにつながります。

当社のモデル・パフォーマンス・モニタリングは、データサイエンティストやMLOPの実務者に、本番環境でのモデルの動作や有効性を監視することで、機械学習アプリケーションのパフォーマンスに関するこれまでにない可視性を提供します。また、DevOpsチームとの連携を強化し、開発、テスト、運用監視の継続的なプロセスを実現します。

New Relic のアカウントをお持ちでない方は 数秒でサインアップ...永久に無料です!

機械学習モデルのモニタリング方法

適用インテリジェンス内でモデル パフォーマンス モニタリングを使用するには、いくつかの異なるオプションがあります。

  1. 独自のデータの持ち込み (BYOD):別のライセンスにサインアップしたくない場合、または Amazon SageMaker を使用しない場合は、独自の ML モデル テレメトリを New Relic に簡単に取り込み、ML から価値を得ることができます。モデルデータ。わずか数分で、特徴分布、統計データ、予測分布を取得できます。BYOD の詳細については、 ドキュメント を参照してください

  2. Integrations: New RelicはAmazon SageMakerとも提携しており、パフォーマンスメトリクスのビューを提供し、MLエンジニアやデータサイエンスチームのオブザーバビリティへのアクセスを拡大しています。Amazon SageMakerを使用すると、AI/ML、DevOps、サイト信頼性エンジニア(SRE)の間のサイロを打破することで、本番環境でのMLモデルの開発、テスト、監視が容易になります。 Amazon SageMakerの統合についての詳細を読む.

  3. パートナーシップ: New Relic は、特定のユースケースと監視機能を提供する 7 つの異なる機械学習ベンダーと提携しています。パートナーは、精選されたパフォーマンス ダッシュボードやその他のオブザーバビリティ ツールにアクセスするための優れた方法であり、モデルを即座に可視化できるすぐに使用できるダッシュボードを提供します。

    現在、私たちはパートナーとして活動しています。

これらのオプションのいずれかを使用して数分で機械学習モデルのパフォーマンスの測定を開始するには、モデル パフォーマンスの監視のクイックスタートを確認してください。

Copyright © 2022 New Relic Inc.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.