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Platform For AI:モデルメトリック

最終更新日:Aug 08, 2026

モデルを登録する際に、モデルメトリックを構成できます。これらのメトリックは、異なるモデルバージョンを比較し、そのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。本トピックでは、モデルメトリックの構成方法と確認方法について説明します。

制限事項

シリアル化されたモデルメトリックの構成は、長さが 8,192 バイトを超えてはなりません。

モデルメトリックの構成

新しいモデルを登録する際は、[詳細設定] を選択して [モデルメトリック] を構成します。詳細については、「モデルの登録と管理」をご参照ください。

以下のコードは、[モデルメトリック] の構成例です。

{
  "Results": [{
    "Dataset": {
      "Uri": "oss://xxxx/"
    },
    "Metrics": {
      "lr": 0.000001,
      "train_loss": 2.6345
    }
  },{
    "Dataset": {
      "DatasetId": "d-alksdcjkasdfjhr"
    },
    "Metrics": {
      "lr": 0.000001,
      "train_loss": 2.6345
    }
  }]
}

次の表は、主なフィールドの説明です。

フィールド名

必須

説明

Results

Dataset

No

モデルの評価に使用されるデータセット。以下の予約済みフィールドがサポートされています。

  • Uri:データセットが保存されている OSS バケットのパス。

  • DatasetId:データセットの ID。

サンプル構成に基づき、データセット名を追加するなど、`Dataset` パラメーターをカスタマイズすることもできます。

Metrics

Yes

モデルのパフォーマンス評価メトリック。サンプル構成に基づき、`Metrics` パラメーターをカスタマイズすることもできます。

  • lr:モデル構築時の学習率。

  • train_loss:トレーニング損失。

モデルメトリックの確認

モデルを登録後、以下の手順で異なるモデルバージョンのメトリックを確認します。

  1. [モデル管理] ページで、対象のモデル名をクリックして詳細ページに移動します。

  2. [モデルバージョン一覧] セクションで、対象のモデルバージョンの [操作] 列にある [詳細] をクリックします。

  3. [モデルバージョン] パネルで、モデルメトリックを確認します。JSON 形式およびテーブル形式での表示がサポートされています。