A partir do agente New Relic Python v9.1.0, A New Relic agora permite o monitoramento de modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos de ML de monitor podem ser encontrados no APM na seção Modelos.
Configurar
Dica
As métricas do modelo ML estão disponíveis para o agente Python versão 9.1.0 e superiores, mas estão desativados por padrão. Para alterar esta configuração, consulte nossa documentação.
As configurações de ML podem ser encontradas aqui.
Para alterar o tamanho de coleta de ML padrão de 100.000 a cada 5 segundos, defina event_harvest_config.harvest_limits.ml_event_data no arquivo newrelic.ini com o valor desejado ou defina a variável de ambiente NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED com o valor desejado:
$export NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED=${desired_value}Framework de aprendizado de máquina atualmente instrumentado
ML Library | Version Available |
|---|---|
9.1.0 |
API de aprendizado de máquina
Existem duas novas API para personalizar a experiência de instrumentação de ML:
- Gravar evento de ML personalizado: record_ml_event
- Instrumentar manualmente um modelo de ML: wrap_mlmodel
Garanta a privacidade dos dados
Cuidado
Você controla quais dados log são enviados para a New Relic, portanto, siga as diretrizes de segurança da sua organização para mascarar, ofuscar ou impedir o envio de informações de identificação pessoal (PII), informações de saúde protegidas (PHI) ou quaisquer outros dados confidenciais.
Você também pode ativar ou desativar o envio de valores de inferência brutos, dependendo das configurações de privacidade desejadas aqui.
Recurso e Funcionalidade
Os modelos podem ser vistos em uma categoria separada de Modelos na visualização Todas as entidades:
Um resumo dos modelos na visualização Modelos:
No resumo do modelo, uma visão geral do desempenho do modelo pode ser vista, bem como uma distribuição de previsão.
