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

モデルメトリックを使用すると、モデル登録時に評価結果を記録し、バージョン間でそれらの結果を比較して、最も優れたパフォーマンスを発揮するバージョンを特定できます。

モデルメトリックの構成

モデル登録時に、詳細設定 を展開し、モデルメトリック フィールドに値を入力します。登録手順については、「モデルの登録と管理」をご参照ください。

構成には、最上位レベルに Results 配列を持つ JSON オブジェクトを使用します。Results の各エントリは、データセットとその評価メトリックのセットを関連付けます：

{
  "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
    }
  }]
}

モデルメトリックのシリアル化された構成内容は、8,192 バイトを超えてはなりません。

パラメーター	必須	説明
`Results`	—	最上位レベルの配列です。各エントリは、データセットとその評価メトリックをペアリングします。
`Dataset`	いいえ	モデルの評価に使用されるデータセットです。OSS パス (`Uri`) またはデータセット ID (`DatasetId`) を用いてデータセットを特定します。また、データセット名などのカスタムフィールドを追加することもできます。
`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`	—	データセットの ID です。
`Metrics`	はい	モデルのパフォーマンスを表すキーと値のペアです。例では、学習率 (`lr`) およびトレーニング損失 (`train_loss`) を使用しています。ご自身の評価基準に合わせて、フィールドを追加または置き換えます。

モデルメトリックの表示

モデルが登録された後、バージョン間でメトリックを比較できます：

モデル管理 ページで、モデル名をクリックしてモデル詳細ページを開きます。
モデルバージョン セクションで、確認したいバージョンを見つけ、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、メトリックを表示します。メトリックは JSON 形式とテーブル形式の 2 種類で表示されるため、値の確認やバージョン間の差異の把握が一目で可能です。
- JSON
- テーブル

次のステップ

モデルの登録と管理