ML 展開インターフェイスの操作

ML 展開を開くと、管理および監視アクティビティを実行し、データセットの予測を作成するために使用できます。

カタログから ML 展開を開きます。次のナビゲーションオプションがあります。

モデル承認のステータス

ML 展開で予測の生成を開始する前に、ソースモデルをアクティブ化する必要があります。このプロセスはモデル承認と呼ばれ、サブスクリプションでアクティブに使用される展開済みモデルの数を管理するのに役立ちます。

適切な権限がある場合は、必要に応じてソースモデルをアクティブ化および非アクティブ化できます。それ以外の場合は、テナント管理者または十分な権限を持つ他のユーザーに問い合わせてください。

参照:

[展開の概要] には、モデルのトレーニングで使用される特徴量と展開の詳細が表示されます。

[データセットの予測] には、ML 展開の予測構成の概要が表示されます。1 つのML 展開に対して、複数の予測構成を持つことができます。

[アクション] メニューを使用して、予測を実行、編集、または削除できます。このメニューから、予測スケジュールを編集および削除することもできます。

予測のスケジュールが構成されていない場合は、[アクション] メニューを使用して新しい予測スケジュールを作成することもできます。

[予測構成を編集] を選択すると、[予測構成] パネルが開きます。

[リアルタイム予測] パネルから、リアルタイム予測 API にアクセスできます。ML 展開のモデルが予測を実行するためにアクティブ化されている場合、このパネルが表示されます。

予測 API の詳細については、「リアルタイム予測の作成」を参照してください。

ML 展開のデータドリフトと操作を監視できます。モデルの監視を実行するには、[データドリフトの監視] パネルを開きます。

データドリフトの監視を使用すると、ソースモデル内の特徴量の分布の変化を評価できます。大幅なドリフトが観察された場合は、データ傾向の新しいパターンを示している可能性がある最新のデータを考慮して、モデルを再トレーニングまたは再構成することをお勧めします。

運用監視を使用すると、予測イベントの成功数または失敗数、予測イベントの一般的なトリガー方法など、ML 展開の使用状況に関する詳細を表示できます。

詳細については、「展開モデル運用の監視」を参照してください。

ページの左下隅にある [ML 実験を表示] をクリックして、ML 展開が作成された ML 実験を開きます。

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