wrap_mlmodel (API del agente Python)

Sintaxis

newrelic.agent.wrap_mlmodel(model, name=None, version=None, feature_names=None, label_names=None, metadata=None)

Permite la instrumentación manual de modelos de aprendizaje automático.

Requisitos

Agente Python versión 9.1.0 o mas alto.

Descripción

Esto permite la instrumentación manual de modelos de aprendizaje automático.

Parámetros

Parámetro	Descripción
`model` objeto	Requerido. `model` es el modelo de aprendizaje automático ajustado.
`name` cadena	Opcional. El nombre del modelo personalizado.
`version` cadena	Opcional. La versión de lanzamiento del modelo personalizado.
`feature_names` lista de cadena	Opcional. Una lista de cadenas que indican los nombres de las características.
`label_names` lista de cadena	Opcional. Una lista de cadenas que indican los nombres de las etiquetas.
`metadata` dict	Opcional. metadatos para adjuntar al modelo.

Valores de retorno

Ninguno.

Ejemplos

Envuelva el modelo de aprendizaje automático

Un ejemplo de instrumentado un modelo de aprendizaje automático personalizado:

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

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