• 로그인지금 시작하기

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.

영문본과 번역본이 일치하지 않는 경우 영문본이 우선합니다. 보다 자세한 내용은 를 방문하시기 바랍니다.

문제 신고

BYOL(Bring Your Own Data) 시작하기

New Relic의 개인 데이터 가져오기를 시작하기 위한 가이드입니다. BYOD(Bring Your Own Data )를 설치, 실행 및 실험하는 방법을 배우고 기계 학습 모델의 성능 모니터링을 시작합니다.

빠른 시작

BYOD를 사용하면 3가지 주요 단계로 기계 학습 모델을 쉽게 모니터링할 수 있습니다.

# 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)

Colab 에서 이 예시를 사용하고 모델 모니터링의 엔드 투 엔드 예시를 쉽게 시도해 보세요.

설치

설치는 간단하고 모든 Python 라이브러리와 유사합니다.

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

구현

이 가이드는 기계 학습 모델 모니터링을 시작하는 데 필요한 모든 것을 단계별로 안내합니다.

1. 환경 변수 설정

라이센스 키 ( ingest - license 라고도 함)를 가져오고 환경 변수로 설정합니다: NEW_RELIC_INSERT_KEY . 자세한 내용과 지침을 보려면 여기를 클릭하십시오 . New Relic EU 지역에 데이터를 보고하고 있습니까? 자세한 지침을 보려면 여기 를 클릭하십시오.

2. 패키지 가져오기

from ml_performance_monitoring.monitor import MLPerformanceMonitoring

3. 모델 모니터 생성

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. 모델 실행

y = my_model.predict(X)

5. 기록

ml_performence_monitor_model.record_inference_data(X, y)

6. 모니터링 및 경고

완료! 애플리케이션을 확인하려면 one.newrelic.com 으로 이동하여 실시간 데이터를 확인하세요.

사용해 볼 수 있도록 Google colab에서 이러한 노트북을 만들었습니다.

  1. Boston 주택 가격 데이터 세트에서 XGBoost 모델을 사용해 보십시오 . colab 에서 엽니다.
  2. New Relic MLOps를 사용하여 24시간 동안의 모델 추론 데이터를 시뮬레이션하는 방법을 시도해 보십시오 . Colab 에서 열기

EU 계정 사용자

EU 계정을 사용하는 경우 환경 변수가 설정되지 않은 경우 MLPerformanceMonitoring 호출에서 매개변수로 전송합니다.

  • EVENT_CLIENT_HOST and METRIC_CLIENT_HOST

    • 미국 지역 계정(기본값) -

      • EVENT_CLIENT_HOST: 통찰력-collector.newrelic.com
      • METRIC_CLIENT_HOST: metric-api.newrelic.com
    • EU 지역 계정 -

      • EVENT_CLIENT_HOST: 통찰력-수집기.eu01.nr-data.net
      • METRIC_CLIENT_HOST: metric-api.eu.newrelic.com/metric/v1

MLPerformanceMonitoring 호출에서 매개변수로 보낼 수도 있습니다.

Copyright © 2023 New Relic Inc.

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