非構造化モデルに関するMLOpsレポート¶
本機能の提供について
MLOpsでの非構造化モデルからのレポートは、デフォルトではオフになっています。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。
機能フラグ:非構造化モデルからのMLOpsレポートを有効にする
プレビュー版の機能です。カスタムモデルワークショップで作成し、ターゲットタイプが非構造化(連続値)、非構造化(二値)、または非構造化(多クラス)であるPythonカスタム推論モデルから、MLOpsによる統計を報告できます。
ターゲットタイプに関する注意事項
非構造化(その他)のターゲットタイプでは、非構造化モデルのMLOpsレポートはサポートされていません。
この機能を有効にすると、Pythonで非構造化カスタム推論モデルを構築する際に、kwargs
から入力引数mlops
を次のように読み込むことができます。
mlops = kwargs.get('mlops')
MLOpsのレポートを使用した非構造化Pythonカスタムモデルの例については、DataRobotユーザーモデルリポジトリを参照してください。
非構造化カスタムモデルのレポートメソッド¶
mlops
の値がNone
でない場合は、以下のメソッドにアクセスして使用することができます。
report_deployment_stats
¶
予測数と実行時間をDataRobot MLOpsに報告します。
report_deployment_stats(num_predictions: int, execution_time: float)
引数 | 説明 |
---|---|
num_predictions |
予測の数 |
execution_time |
すべての予測を計算するのにかかった時間(ミリ秒)。 |
report_predictions_data
¶
特徴量を、その予測値および関連付けIDとともにDataRobot MLOpsに報告します。
report_predictions_data(features_df: pandas.DataFrame, predictions: list, association_ids: list, class_names: list)
引数 | 説明 |
---|---|
features_df |
|
predictions |
|
association_ids |
|
class_names |
ローカルテスト¶
MLOpsがローカルにレポートする非構造化カスタムモデルをテストするには、以下の入力引数(または対応する環境変数)でdrum
ユーティリティを使用する必要があります。
入力引数 | 環境変数 | 説明 |
---|---|---|
--target-type |
TARGET_TYPE |
unstructured である必要があります。 |
--webserver |
EXTERNAL_WEB_SERVER_URL |
DataRobotの外部ウェブサーバーのURL。 |
--api-token |
API_TOKEN |
DataRobot APIトークン。 |
--monitor-embedded |
MLOPS_REPORTING_FROM_UNSTRUCTURED_MODELS |
モデルがMLOpsライブラリを使用して統計情報を報告できるようにします。 |
--deployment-id |
DEPLOYMENT_ID |
モデルの予測を監視するデプロイのID。 |
--model-id |
MODEL_ID |
予測を監視するデプロイ済みモデルのID。 |