ペイロードデータを管理するには、スコアリング要求を送信して、データマートにモデルトランザクションのログを記録できるようにする必要があります。
ペイロード・データには、すべてのモデル・トランザクションが含まれます。 公平性、ドリフト評価、および説明性を構成できるようにするには、ペイロード・データを指定する必要があります。
ペイロードデータを記録するには、採点リクエストを受け取る必要がある。
ペイロード・データのロギング
スコアリング要求を送信すると、モデル評価を有効にするためにモデル・トランザクションが処理されます。 トランザクションはスコアリングされ、データマート内のペイロード・ロギング・テーブルにレコードとして保管されます。
表に保管されるデータには、トレーニング・データからの同じ特徴量と予測列が含まれている必要があります。 この表には、データをスコアリング・レコードとして保管するための予測確率列とタイム・スタンプおよび ID 列を含めることもできます。
データマートに指定したデータベースにアクセスするか、次の例に示すようにPythonSDKを使用して、ペイロードロギングテーブルを表示できます：
ペイロード・データの送信
機械学習プロバイダーとしてIBM watsonx.aiRuntimeを使用している場合、モデルがスコアリングされると、ペイロードデータが自動的にログに記録されます。 外部の機械学習プロバイダーを使用している場合は、JSON ファイルまたはペイロード・ロギング・エンドポイントを使用してペイロード・データを手動でログに記録し、評価と説明性を構成する必要があります。 詳しくは、ペイロード・ロギングを参照してください。
評価を構成した後、ペイロード・ロギング・エンドポイントを使用して、オンデマンド評価を実行するための評価要求を送信することもできます。 詳しくは、 モデル・トランザクションの送信を参照してください。 実動モデルの場合は、CSV ファイルを使用してペイロード・データをアップロードし、評価要求を送信することもできます。
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親トピック モデル評価のためのデータ管理