À partir de l'agent Python New Relic v9.1.0, New Relic permet désormais monitoring les modèles d’apprentissage machine. Ces modèles ML de monitoring peuvent être trouvés dans l'APM dans la section Modèles.
Installation
Conseil
Les métriques du modèle ML sont disponibles pour l'agent Python version 9.1.0 et supérieurs, mais sont désactivés par défaut. Pour modifier cette configuration, consultez notre documentation.
Les paramètres ML peuvent être trouvés ici.
Pour modifier la taille de récolte ML par défaut de 100 000 toutes les 5 secondes, définissez event_harvest_config.harvest_limits.ml_event_data dans votre fichier newrelic.ini sur la valeur souhaitée ou définissez la variable d'environnement NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED sur la valeur souhaitée :
$export NEW_RELIC_ML_INSIGHTS_EVENTS_MAX_SAMPLES_STORED=${desired_value}Frameworks d'apprentissage machine actuellement instrumenté
ML Library | Version Available |
|---|---|
9.1.0 |
API d'apprentissage machine
Deux nouvelles API existent pour personnaliser l'expérience d'instrumentation ML :
- Enregistrer un événement ML personnalisé : record_ml_event
- Instrumenter manuellement un modèle ML : wrap_mlmodel
Assurer la confidentialité des données
Prudence
Vous contrôlez les données log envoyées à New Relic, alors assurez-vous de suivre les consignes de sécurité de votre organisation pour masquer, obscurcir ou empêcher l'envoi d'informations personnelles identifiables (PII), d'informations de santé protégées (PHI) ou de toute autre donnée sensible.
Vous pouvez également activer ou désactiver l'envoi de valeurs d'inférence brutes en fonction des paramètres de confidentialité souhaités ici.
caractéristique et fonctionnalité
Les modèles peuvent être vus dans une catégorie Modèles distincte dans la vue Toutes les entités :
Un résumé des modèles dans la vue Modèles :
Dans le résumé du modèle, une vue globale des performances du modèle peut être consultée ainsi qu'une distribution de prédiction.
