デプロイ設定¶

デプロイ設定タブでは、提供されたデータ（トレーニングデータ、予測データ、実測値など）に基づいて、現在のデプロイが持つ機能の概要が示されます。 After you create and configure a deployment, you can use the deployment settings to add or update deployment functionality that wasn't configured during deployment creation.

トピック	説明
サービスの正常性のモニタリングを設定	一意のセグメント属性と値にフィルターすることで、サービスの正常性、データドリフト、精度の統計を評価するセグメント分析を有効にします。
データドリフトのモニタリングを設定	Enable data drift monitoring to monitor both target and feature drift information.
精度のモニタリングを設定	Enable accuracy monitoring to analyze the performance of the model deployment over time.
公平性のモニタリングを設定	Enable fairness monitoring to identify any biases in a binary classification model's predictive behavior.
カスタム指標監視の設定	作成したカスタム指標の「注意」および「失敗」のしきい値を定義して、カスタム指標の監視を有効にします。
信頼性ルールの設定	モデルが不確かな予測を行ったり、見たことのないデータを受信したりしたときに、リアルタイムで認識できるようなルールを作成することで、信頼性監視を有効にします。
チャレンジャーの設定	予測リクエストデータを行レベルで保存し、スケジュールに従って予測を再生するようにデプロイを設定することで、チャレンジャーとの比較を可能にします。
再トレーニングの設定	全般的な再トレーニング設定を定義し、再トレーニングポリシーを作成することで、デプロイに対して自動再トレーニングを有効にします。
予測の詳細設定を行う	Review the Predictions Settings tab to view details about your deployment's prediction data or, for deployed time series models, enable prediction intervals in the prediction response.
適時性追跡の設定	Enable timeliness tracking for predictions and actuals on the Usage Settings tab; define the timeliness interval frequency based on the prediction timestamp and the actuals upload time separately, depending on your organization's needs.
データのエクスポートを設定	カスタムビジネスまたはパフォーマンス指標の計算と監視のためにデータエクスポートを有効にします。
Configure deployment notifications	Enable personal notifications to trigger emails for service health, data drift, accuracy, and fairness monitoring.

更新しました April 8, 2024

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