Навигация в интерфейсе развертывания машинного обучения
Когда пользователь открывает свое развертывание машинного обучения, он может осуществлять управление и мониторинг, а также использовать его для прогнозирования на основе наборов данных.
Откройте развертывание машинного обучения из каталога. Существуют следующие варианты навигации для следующих областей:
Утверждение модели
Информация о развертывании
Прогнозирования по набору данных
Прогнозирования в реальном времени
Мониторинг дрейфа данных и операций
Состояние утверждения модели
Прежде чем развертывание машинного обучения сможет генерировать прогнозирования, необходимо активировать его исходную модель. Этот процесс называется утверждением модели и помогает контролировать число активно используемых развернутых моделей в подписке.
Если имеются соответствующие разрешения, можно активировать и деактивировать исходную модель по мере необходимости. В противном случае обратитесь к администратору клиента или другому пользователю с достаточными правами.
См.:
Обзор развертывания
На панели Обзор развертывания представлены признаки, используемые при обучении модели, и сведения о развертывании.
Прогнозирования по набору данных
На панели Прогнозирования по набору данных отображается обзор конфигураций прогнозирования для развертывания машинного обучения. Для развертывания машинного обучения можно использовать несколько конфигураций прогнозирования.
С помощью меню Действия можно запускать прогнозирование, редактировать и удалять прогнозирования. Через это меню можно также редактировать и удалять графики прогнозирования.
Кроме того, в меню Действия можно создать новый график прогнозирования, если в данный момент график еще не настроен.
При выборе пункта Изменить конфигурацию прогнозирования откроется панель Конфигурация прогнозирования.
Прогнозирования в реальном времени
Панель Прогнозирования в реальном времени предоставляет доступ к конечной точке прогнозирования в реальном времени в Machine Learning API. Эта панель отображается, если модель в развертывании машинного обучения активирована для создания прогнозирований.
Для получения информации о создании прогнозирований в реальном времени см. раздел Создание прогнозирований в реальном времени.
API прогнозирования в реальном времени устарел и заменен конечной точкой прогнозирования в реальном времени в Machine Learning API. Сама функция сохранена. Для будущих сеансов прогнозирования в реальном времени используйте конечную точку прогнозирования в реальном времени в API машинного обучения.
Мониторинг модели
Можно отслеживать дрейф данных и операции для развертывания машинного обучения. Чтобы провести мониторинг модели, откройте панель Мониторинг дрейфа данных.
Мониторинг дрейфа данных позволяет оценить изменения распределения признаков в исходной модели. Если наблюдается значительный дрейф, рекомендуется переобучить или перенастроить модель с учетом последних данных, которые могут указывать на новые закономерности в трендах данных.
Для получения дополнительной информации см. раздел Мониторинг дрейфа данных в развернутых моделях.
Мониторинг операций позволяет просматривать подробную информацию о том, как используется развертывание машинного обучения, например, сколько событий прогнозирования выполнено успешно или неудачно, и как обычно инициируются события прогнозирования.
Для получения дополнительной информации см. раздел Мониторинг операций развернутой модели.
Просм. экспер. МО
Нажмите Просмотр эксперимента машинного обучения в левом нижнем углу страницы, чтобы открыть эксперимент машинного обучения, на основе которого создано развертывание машинного обучения.