• EnglishEspañol日本語한국어Português
  • 로그인지금 시작하기

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.

In the event of any inconsistency between the English version and the translated version, the English versionwill take priority. Please visit this page for more information.

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

당신의 ( ingest - license 이라고도 함) 환경 변수 NEW_RELIC_INSERT_KEY 로 설정합니다. 자세한 내용과 지침을 보려면 여기를 클릭하세요 . New Relic EU 지역에 데이터를 보고하고 있습니까? 자세한 지침을 보려면 여기를 클릭하세요.

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. 캘리포니아 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 © 2024 New Relic Inc.

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