통사론
newrelic.agent.wrap_mlmodel(model, name=None, version=None, feature_names=None, label_names=None, metadata=None)기계 학습 모델의 수동 계측을 활성화합니다.
요구 사항
Python 에이전트 버전 9.1.0 또는 더 높게.
설명
이를 통해 기계 학습 모델을 수동으로 계측할 수 있습니다.
매개변수
매개변수 | 설명 |
|---|---|
물체 | 필수의. |
끈 | 선택 과목. 커스텀 모델의 이름입니다. |
끈 | 선택 과목. 커스텀 모델의 출시 버전입니다. |
문자열 목록 | 선택 과목. 기능 이름을 나타내는 문자열 목록입니다. |
문자열 목록 | 선택 과목. 라벨 이름을 나타내는 문자열 목록입니다. |
딕셔너리 | 선택 과목. 모델에 첨부할 메타데이터입니다. |
반환 값
없음.
예
머신러닝 모델 래핑
사용자 정의 기계 학습 모델 계측의 예:
def wrap_ml_example(): x_train = [[0, 0], [1, 1]] y_train = [0, 1] x_test = [[1.0, 2.0]]
model = CustomTestModel().fit(x_train, y_train) wrap_mlmodel( model, name="MyCustomModel", version="1.2.3", feature=["feature0", "feature1"], label=["label0"], metadata={"metadata1": "value1", "metadata2": "value2"}, )
labels = model.predict(x_test)
return model