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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。