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Python과 머신러닝

New Relic Python Agent v9.1.0부터, 이제 New Relic을 통해 기계 학습 모델에 대한 모니터링이 가능해졌습니다. 이러한 모니터링되는 ML 모델은 모델 섹션의 APM에서 찾을 수 있습니다.

설정

ML 모델 측정항목은 Python 에이전트 버전 9.1.0에서 사용할 수 있습니다. 이상이지만 기본적으로 비활성화되어 있습니다. 이 구성을 변경하려면 설명서를 확인하세요.

ML 설정은 여기에서 찾을 수 있습니다.

5초마다 100000이라는 기본 ML 수집 크기를 변경하려면 newrelic.ini 파일의 event_harvest_config.harvest_limits.ml_event_data 원하는 값으로 설정하거나 환경 변수 NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED 를 원하는 값으로 설정합니다.

bash
$
export NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED=${desired_value}

현재 계측된 기계 학습 프레임워크

ML 라이브러리

사용 가능한 버전

scikit 학습

9.1.0

기계 학습 API

ML 계측 환경을 사용자 정의하기 위한 두 가지 새로운 API가 있습니다.

데이터 프라이버시 보장

주의

New Relic으로 전송되는 로그 데이터는 사용자가 제어하므로 PII(개인 식별 정보), PHI(보호 건강 정보) 또는 기타 민감한 데이터 전송을 마스킹, 난독화 또는 방지하기 위해 조직의 보안 지침을 따라야 합니다.

여기에서 원하는 개인 정보 보호 설정에 따라 전송될 원시 추론 값을 활성화하거나 비활성화할 수도 있습니다.

특징 및 기능

모델은 모든 엔터티 보기의 별도 모델 범주에서 볼 수 있습니다.

모델 보기의 모델 요약:

모델 요약 내에서 전체 모델 성능 보기와 예측 분포를 볼 수 있습니다.

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