Мониторинг операций развернутой модели
Можно просмотреть подробные сведения об использовании развертывания машинного обучения для прогнозирования, например, сколько строк было спрогнозировано или как было запущено каждое прогнозирование. Чтобы получить доступ к этим сведениям, откройте вкладку Мониторинг дрейфа данных в развертывании машинного обучения.
Анализ операций модели в AutoML
Просмотрите подробный журнал, в котором отображается каждое событие прогнозирования, а также ключевые сведения, например, когда оно произошло, кто его инициировал, завершилось оно успешно или нет, что стало его триггером.
Навигация по встроенной аналитике
Используйте интерактивный интерфейс для анализа развернутых моделей с применением встроенной аналитики.
Переключение между листами
На панели Листы можно переключаться между листами анализа. Каждый лист имеет свою специфику. Панель можно разворачивать и сворачивать по необходимости.
Лист Operations содержит всю информацию о работе и использовании модели. Переключитесь на лист Data drift monitoring, чтобы отслеживать дрейф данных для каждого признака, используемого для обучения модели. Для получения дополнительной информации см. раздел Мониторинг дрейфа данных в развернутых моделях.
Выполнение выборок
Используйте выборки для уточнения данных. Можно выбрать признаки и их конкретные значения или диапазоны, а также применить фильтр по конкретным датам и диапазонам значимости. В некоторых случаях может потребоваться создать одну или несколько выборок для отображения визуализаций. Чтобы создать выборки, щелкайте значения данных в визуализациях.
Работа с выборками осуществляется следующим образом:
-
Для выбора значений щелкайте содержимое, определите диапазоны и рисуйте.
-
Выполните поиск по диаграммам, чтобы выбрать значения.
-
Щелкните выбранное поле на верхней панели инструментов встроенного анализа. Это позволяет выполнять поиск в существующих выборках, устанавливать или снимать блокировку выборок, а также вносить дополнительные изменения в выборки.
-
На верхней панели инструментов встроенного анализа щелкните
, чтобы удалить выборку. Чтобы очистить все выборки, щелкните значок 
. -
Переходите на шаг вперед или назад в выборках, нажимая кнопки
и 
.
Пользовательская настройка таблиц
Визуализации таблицы позволяют настраивать их внешний вид, а также отображаемые столбцы. Доступны следующие действия для пользовательской настройки таблиц:
-
Регулируйте ширину столбцов, щелкая и перетаскивая внешнюю границу столбца
-
Щелкните заголовок столбца, чтобы:
-
изменить сортировку столбца;
-
выполнить поиск значений в столбце;
-
Применение выборок
-
Запуск анализа операций модели
Выполните следующие действия.
-
Откройте развертывание машинного обучения.
-
На левой панели выберите Мониторинг дрейфа данных.
-
Создается встроенный анализ. Переключитесь на лист Operations.
Доступность анализа
Чтобы запустить анализ операций модели, необходимо сначала запустить анализ мониторинга дрейфа данных. В зависимости от того, как долго открыт анализ операций модели, может потребоваться создать новый сеанс, если срок действия текущего сеанса истек. Тайм-аут составляет 15 минут.
Чтобы обновить анализ, перезагрузите окно браузера и снова перейдите выберите Мониторинг дрейфа данных. Переключитесь на лист Operations.
Доступные варианты анализа
При анализе операций модели можно получить следующие сведения о развертывании:
-
Количество запросов на прогнозирование (объект Prediction requests ).
-
Количество сгенерированных индивидуальных прогнозов (объект Predictions). Для каждой строки в наборе данных, для которого требуется выполнить прогнозирование, генерируется один прогноз. Для прогнозирования в реальном времени отслеживается каждый отдельный прогноз.
-
Разбивка количества запросов на прогнозирование и прогнозов по триггеру.
-
Подробная временная шкала для всех событий прогнозирования, на которой отображается количество событий прогнозирования, а также количество успешных и неудачных прогнозов.
-
Разбивка по часу, в который отправлен каждый запрос на прогнозирование и завершен каждой прогноз.
-
Подробный журнал, в котором отображается каждое событие прогнозирования, а также ключевые сведения, например, когда произошло событие, кто его инициировал, завершилось оно успешно или нет, что стало его триггером.