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Monitorare la qualità del modello e l'integrità degli endpoint

Databricks Model Serving offre strumenti avanzati per il monitoraggio della qualità e dell'integrità dei modelli e delle relative distribuzioni. La tabella seguente offre una panoramica di ogni strumento di monitoraggio disponibile.

Strumento Descrizione Scopo Accesso
Log del servizio Acquisisce e stderr trasmette flussi stdout dall'endpoint di gestione del modello. Utile per il debug durante la distribuzione del modello. Usare print(..., flush=true) per visualizzare immediatamente i log. Accessibile tramite la scheda Log nell'interfaccia utente di servizio. I log vengono trasmessi in tempo reale e possono essere esportati tramite l'API.
Log di compilazione Visualizza l'output del processo che crea automaticamente un ambiente Python pronto per la produzione per l'endpoint di gestione del modello. Utile per la diagnosi dei problemi di distribuzione e dipendenza del modello. Disponibile al completamento del modello che gestisce la compilazione in Log di compilazione nella scheda Log . I log possono essere esportati tramite l'API.
Metriche di integrità degli endpoint Fornisce informazioni dettagliate sulle metriche dell'infrastruttura, ad esempio latenza, frequenza delle richieste, frequenza di errore, utilizzo della CPU e utilizzo della memoria. Importante per comprendere le prestazioni e l'integrità dell'infrastruttura di servizio. Disponibile per impostazione predefinita nell'interfaccia utente Di servizio per gli ultimi 14 giorni. I dati possono anche essere trasmessi agli strumenti di osservabilità in tempo reale.
Tabelle di inferenza Registra automaticamente le richieste di stima online e le risposte nelle tabelle Delta gestite dal catalogo unity. Usare questo strumento per il monitoraggio e il debug della qualità o delle risposte del modello, la generazione di set di dati di training o l'esecuzione di controlli di conformità. Può essere abilitato per gli endpoint esistenti e nuovi di gestione dei modelli usando un solo clic nell'interfaccia utente o nell'API.

Risorse aggiuntive