モデルメトリック - Platform For AI - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

モデルを登録する際、モデルメトリクスを設定できます。これらのメトリクスは、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。このトピックでは、モデルメトリクスの設定方法と確認方法について説明します。

制限

シリアライズされたモデルメトリクス設定の長さは、8,192 バイトを超えることはできません。

モデルメトリクスの設定

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

次のコードは、[モデルメトリクス] の設定例です。

{
  "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
    }
  }]
}

次の表で、主要なフィールドについて説明します。

フィールド名

必須

説明

Results

Dataset

いいえ

モデルの評価に使用されるデータセットです。次の予約済みフィールドをサポートしています。

Uri ：データセットが格納されている OSS バケットのパスです。
DatasetId ：データセット ID です。

サンプル設定に基づいて、データセット名の追加など、Dataset パラメーターをカスタマイズすることもできます。

Metrics

はい

モデルのパフォーマンス評価メトリクスです。サンプル設定に基づいて、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です。
train_loss ：トレーニング損失です。

モデルメトリクスの確認

モデル登録後、次の手順に従って、異なるモデルバージョンのメトリクスを確認してください。

[モデル管理] ページで、モデルの名前をクリックして、その詳細ページに移動します。
[モデルバージョンリスト] セクションで、対象のモデルバージョンの [操作] 列の [詳細] をクリックします。
[モデルバージョン] パネルでは、モデルメトリクスを表示できます。JSON およびテーブル表示形式をサポートしています。