wrap_mlmodel (API d'agent Python )

Syntaxe

newrelic.agent.wrap_mlmodel(model, name=None, version=None, feature_names=None, label_names=None, metadata=None)

Permet l'instrumentation manuelle des modèles d'apprentissage machine.

Exigences

Python agent version 9.1.0 ou supérieur.

Description

Cela permet l’instrumentation manuelle des modèles d’apprentissage machine.

Paramètres

paramètres	Description
`model` objet	Requis. `model` est le modèle d’apprentissage machine ajusté.
`name` chaîne	Facultatif. Le nom du modèle personnalisé.
`version` chaîne	Facultatif. La version sortie du modèle personnalisé.
`feature_names` liste de chaînes	Facultatif. Une liste de chaînes indiquant le(s) nom(s) de fonctionnalité.
`label_names` liste de chaînes	Facultatif. Une liste de chaînes indiquant le(s) nom(s) d'étiquette.
`metadata` dict	Facultatif. métadonnées à joindre au modèle.

Valeurs de retour

Aucun.

Exemples

Envelopper le modèle d'apprentissage machine

Un exemple d'instrumentation d'un modèle d'apprentissage machine personnalisé :

def wrap_ml_example():
    x_train = [[0, 0], [1, 1]]
    y_train = [0, 1]
    x_test = [[1.0, 2.0]]

    model = CustomTestModel().fit(x_train, y_train)
    wrap_mlmodel(
        model,
        name="MyCustomModel",
        version="1.2.3",
        feature=["feature0", "feature1"],
        label=["label0"],
        metadata={"metadata1": "value1", "metadata2": "value2"},
    )

    labels = model.predict(x_test)

    return model

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