構文
newrelic.agent.wrap_mlmodel(model, name=None, version=None, feature_names=None, label_names=None, metadata=None)機械学習モデルの手動計測を有効にします。
要件
Python エージェント バージョン 9.1.0以上。
説明
これにより、機械学習モデルの手動計測が可能になります。
パラメーター
パラメータ | 説明 |
|---|---|
物体 | 必須。 |
ストリング | オプション。カスタムモデルの名前。 |
ストリング | オプション。カスタム モデルのリリース バージョン。 |
文字列のリスト | オプション。機能名を表す文字列のリスト。 |
文字列のリスト | オプション。ラベル名を表す文字列のリスト。 |
ディクト | オプション。モデルに添付するメタデータ。 |
戻り値
なし。
例
機械学習モデルをラップする
カスタム機械学習モデルをインストルメント化する例:
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