MonitorDefinition クラス

Note

これは試験段階のクラスであり、いつでも変更される可能性があります。 詳細については、https://aka.ms/azuremlexperimental を参照してください。

モニターの定義

継承

azure.ai.ml.entities._mixins.RestTranslatableMixin

MonitorDefinition

コンストラクター

MonitorDefinition(*, compute: ServerlessSparkCompute, monitoring_target: MonitoringTarget | None = None, monitoring_signals: Dict[str, DataDriftSignal | DataQualitySignal | PredictionDriftSignal | FeatureAttributionDriftSignal | CustomMonitoringSignal | GenerationSafetyQualitySignal] = None, alert_notification: Literal['azmonitoring'] | AlertNotification | None = None)

Keyword-Only Parameters

compute

SparkResourceConfiguration

モニターに関連付ける Spark リソース構成

monitoring_target

Optional[MonitoringTarget]

監視対象のモデルまたはデプロイに関連付けられている ARM ID オブジェクト。

monitoring_signals

Optional[Dict[str, Union[DataDriftSignal , DataQualitySignal, PredictionDriftSignal , FeatureAttributionDriftSignal , CustomMonitoringSignal , GenerationSafetyQualitySignal]]]

監視するシグナルのディクショナリ。 キーはシグナルの名前で、値は DataSignal オブジェクトです。 DataSignal オブジェクトに使用できる値は、DataDriftSignal、DataQualitySignal、PredictionDriftSignal、FeatureAttributionDriftSignal、CustomMonitoringSignal です。

alert_notification

Optional[Union[Literal['azmonitoring'], azure.ai.ml.entities.AlertNotification]]

モニターのアラート構成。

例

モニター定義の作成。

   from azure.ai.ml.entities import (
       AlertNotification,
       MonitorDefinition,
       MonitoringTarget,
       SparkResourceConfiguration,
   )

   monitor_definition = MonitorDefinition(
       compute=SparkResourceConfiguration(instance_type="standard_e4s_v3", runtime_version="3.2"),
       monitoring_target=MonitoringTarget(
           ml_task="Classification",
           endpoint_deployment_id="azureml:fraud_detection_endpoint:fraud_detection_deployment",
       ),
       alert_notification=AlertNotification(emails=["abc@example.com", "def@example.com"]),
   )