ML 배포 인터페이스 탐색

ML 배포를 열면 관리 및 모니터링 활동을 수행하고, 이를 사용하여 데이터 집합에 대한 예측을 만들 수 있습니다.

카탈로그에서 ML 배포를 엽니다. 다음 항목에 대한 탐색 옵션이 있습니다.

• 모델 승인

• 배포 정보

• 데이터 집합 예측

• 실시간 예측

• 데이터 드리프트 및 작업 모니터링

모델 승인 상태

ML 배포가 예측을 생성하려면 먼저 소스 모델을 활성화해야 합니다. 이 프로세스는 모델 승인이라고 하며, 구독에서 적극적으로 사용되는 배포 모델의 수를 제어하는 데 도움이 됩니다.

올바른 권한이 있으면 필요에 따라 소스 모델을 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 테넌트 관리자나 충분한 권한이 있는 다른 사용자에게 문의하십시오.

참조:

• 배포된 모델 승인

• 관리자로서 모델 승인 작업

배포 개요

배포 개요에는 모델 교육에 사용된 기능과 배포 세부 정보가 표시됩니다.

데이터 집합 예측

데이터 집합 예측은 ML 배포의 예측 구성에 대한 개요를 표시합니다. ML 배포에 대한 여러 예측 구성이 있을 수 있습니다.

작업 메뉴를 사용하여 예측을 실행, 편집 또는 삭제할 수 있습니다. 이 메뉴에서 예측 일정을 편집하고 삭제할 수도 있습니다.

현재 예측에 대해 구성된 일정이 없는 경우 작업 메뉴를 사용하여 새 예측 일정을 만들 수도 있습니다.

예측 구성 편집을 선택하면 예측 구성 창이 열립니다.

실시간 예측

실시간 예측 창을 통해 실시간 예측 API에 액세스할 수 있습니다. ML 배포의 모델이 예측을 위해 활성화된 경우 이 창이 표시됩니다.

예측 API에 대한 자세한 내용은 실시간 예측 만들기을 참조하십시오.

모델 모니터링

ML 배포에 대한 데이터 드리프트와 작업을 모니터링할 수 있습니다. 모델 모니터링을 수행하려면 데이터 드리프트 모니터링 창을 엽니다.

데이터 드리프트 모니터링을 사용하면 소스 모델의 기능 분포에서 발생하는 변경 내용을 평가할 수 있습니다. 상당한 드리프트가 관찰되는 경우 최신 데이터를 고려하여 모델을 다시 교육시키거나 재구성하는 것이 좋습니다. 이는 데이터 추세에 새로운 패턴이 있음을 나타낼 수 있습니다.

자세한 내용은 배포된 모델에서 데이터 드리프트 모니터링을 참조하십시오.

작업 모니터링을 사용하면 ML 배포가 어떻게 사용되고 있는지에 대한 세부 정보를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 성공하거나 실패한 예측 이벤트의 수, 예측 이벤트가 일반적으로 어떻게 트리거되는지 확인할 수 있습니다.

자세한 내용은 배포된 모델 작업 모니터링을 참조하십시오.

ML 실험 보기

페이지 왼쪽 아래에서 ML 실험 보기를 클릭하여 ML 배포가 만들어진 ML 실험을 엽니다.