배포된 모델 작업 모니터링

예측에 대한 ML 배포 사용에 대한 세부 정보(예측된 행 수 또는 각 예측이 트리거된 방식 등)를 볼 수 있습니다. 이러한 세부 정보에 액세스하려면 ML 배포에서 데이터 드리프트 모니터링 탭을 엽니다.

각 예측 이벤트를 보여 주는 자세한 로그와 이벤트가 발생한 시점, 이벤트를 시작한 사용자, 이벤트가 성공적으로 완료되었는지 여부, 이벤트가 트리거된 방법 등과 같은 주요 세부 정보를 함께 확인합니다.

포함된 분석 탐색

대화형 인터페이스를 사용하면 포함된 분석 기능으로 배포된 모델을 분석할 수 있습니다.

시트 간 전환

시트 패널을 사용하면 분석 시트 간에 전환할 수 있습니다. 각 시트에는 특정 초점이 있습니다. 필요에 따라 패널을 확장하고 축소할 수 있습니다.

Operations 시트에는 모델 작업 및 사용에 대한 모든 정보가 포함되어 있습니다. Data drift monitoring 시트로 전환하면 모델을 교육하는 데 사용된 각 기능에 대한 데이터 드리프트를 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 배포된 모델에서 데이터 드리프트 모니터링을 참조하십시오.

선택하기

데이터를 구체화하려면 선택을 사용합니다. 기능과 해당 값이나 범위를 선택하고, 특정 날짜와 중요성 범위로 필터링할 수 있습니다. 어떤 경우에는 시각화를 표시하기 위해 하나 이상의 항목을 선택해야 할 수도 있습니다. 시각화에서 데이터 값을 클릭하여 선택합니다.

다음을 통해 선택 항목을 작업할 수 있습니다.

• 콘텐츠를 클릭하고, 범위를 정의하고, 그려서 값을 선택합니다.

• 차트 내에서 검색하여 값을 선택합니다.

• 포함된 분석 상단의 도구 모음에서 선택한 필드를 클릭합니다. 이를 통해 기존 선택 항목을 검색하고 잠그거나 잠금 해제하고 추가로 수정할 수 있습니다.

• 포함된 분석 상단의 도구 모음에서 을 클릭하여 선택 항목을 제거합니다. 아이콘을 클릭하여 모든 선택을 해제합니다.

• 및 을 클릭하여 선택의 이전 및 다음 단계로 이동합니다.

테이블 사용자 지정

테이블 시각화를 사용하면 표시되는 열뿐만 아니라 모양과 느낌을 사용자 지정할 수 있습니다. 다음 옵션을 사용하여 테이블을 사용자 지정할 수 있습니다.

• 열의 외부 테두리를 클릭하고 끌어 열 너비를 조정합니다.

• 열 헤더를 클릭하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 열 정렬 조정

  • 열에서 값 검색

  • 선택 적용

모델 작업 분석 시작

다음과 같이 하십시오.

1. ML 배포를 엽니다.

2. 왼쪽 패널에서 데이터 드리프트 모니터링을 선택합니다.

3. 포함된 분석이 생성됩니다. Operations 시트로 전환합니다.

분석의 가용성

모델 작업 분석을 시작하려면 먼저 데이터 드리프트 모니터링 분석을 시작해야 합니다. 모델 작업 분석을 열어둔 기간에 따라 현재 세션이 만료되면 새 세션을 만들어야 할 수도 있습니다. 제한 시간은 15분입니다.

분석을 새로 고치려면 브라우저 창을 다시 로드하고 데이터 드리프트 모니터링으로 돌아갑니다. Operations 시트로 전환합니다.

사용할 수 있는 분석 옵션

모델 작업 분석에서 배포에 대한 다음 세부 정보에 액세스할 수 있습니다.

• 예측 요청 수(Prediction requests 개체).

• 생성된 개별 예측 수(Predictions 개체). 예측할 데이터 집합의 각 행에 대해 하나의 예측이 생성됩니다. 실시간 예측을 위해 각각의 예측이 추적됩니다.

• 트리거에 의한 예측 및 예측 요청 수의 분할.

• 모든 예측 이벤트에 대한 자세한 타임라인으로, 예측 이벤트 수와 성공한 예측 및 실패한 예측 수가 표시됩니다.

• 각 예측 요청 및 예측 완료가 발생한 시간의 분할.

• 각 예측 이벤트를 보여 주는 자세한 로그(이벤트가 발생한 시점, 이벤트를 시작한 사용자, 이벤트가 성공적으로 완료되었는지 여부, 이벤트가 트리거된 방법 등의 주요 세부 정보 포함).