Cette page explique comment mettre à jour et supprimer des surveillances de modèle.
Mettre à jour une surveillance de modèle
Mettre à jour une surveillance de modèle pour modifier la configuration par défaut des jobs de surveillance. Vous ne pouvez pas modifier la version de modèle à laquelle une surveillance de modèle est associée. Créez plutôt une surveillance de modèle.
Console
Dans la Cloud de Confiance console, accédez à la page Monitoring.
Cliquez sur la surveillance de modèle pour accéder à la page Monitor details (Détails de la surveillance).
Cliquez sur Edit configuration (Modifier la configuration) pour mettre à jour la surveillance de modèle.
Modifiez votre schéma, vos notifications, votre source de données d'entraînement et vos objectifs.
Cliquez sur Enregistrer.
SDK Python
Vous pouvez mettre à jour les spécifications suivantes :
- Nom à afficher
- Ensemble de données d'entraînement
- Schéma de modèle
- Objectifs de surveillance par défaut
- Spécification de sortie de surveillance par défaut
- Spécification de notification de surveillance par défaut
- Spécification d'explication par défaut pour l'attribution de caractéristiques
L'exemple suivant met à jour le schéma de modèle :
monitor_2.update(model_monitoring_schema=MODEL_MONITORING_SCHEMA)
Supprimer une surveillance de modèle
Supprimez les surveillances de modèle pour empêcher les utilisateurs autorisés d'exécuter par inadvertance des jobs de surveillance sur des surveillances de modèle inutilisées. Lorsque vous supprimez une surveillance de modèle, toutes les données de surveillance associées sont supprimées, à l'exception des métriques et des statistiques exportées par Monitoring, qui restent dans Cloud Monitoring et dans votre espace de stockage Cloud.
Console
Dans la Cloud de Confiance console, accédez à la page Monitoring.
Cliquez sur la surveillance de modèle pour accéder à la page Monitor details (Détails de la surveillance).
Cliquez sur Edit configuration (Modifier la configuration) pour mettre à jour la surveillance de modèle.
SDK Python
from google.cloud.aiplatform.private_preview.centralized_model_monitoring import model_monitor my_model_monitor.delete(force=true)