亚洲国产日韩欧美一区二区三区,精品亚洲国产成人av在线,国产99视频精品免视看7,99国产精品久久久久久久成人热,欧美日韩亚洲国产综合乱

Jadual Kandungan
Pemantauan Model ML dengan Prometheus dan Grafana
Rumah Java javaTutorial Memantau model ML dengan Prometheus dan Grafana

Memantau model ML dengan Prometheus dan Grafana

Mar 07, 2025 pm 05:27 PM

Pemantauan Model ML dengan Prometheus dan Grafana

Bahagian ini memperincikan cara memantau model pembelajaran mesin (ML) dengan berkesan menggunakan kombinasi kuat Prometheus untuk koleksi metrik dan Grafana untuk visualisasi dan peringatan. Idea teras adalah untuk instrumen latihan model ML anda dan saluran paip kesimpulan untuk mendedahkan metrik yang relevan yang boleh dikikis oleh Prometheus. Metrik ini kemudiannya divisualisasikan dan dianalisis dalam papan pemuka Grafana, memberikan pandangan yang berharga ke dalam prestasi model dan kesihatan. Proses ini membolehkan pengenalan isu proaktif, seperti drift model, kemerosotan prestasi, atau keletihan sumber. Integrasi memerlukan beberapa langkah:

  1. Instrumentasi: Instrumen saluran paip ML anda (Latihan dan Kesimpulan) untuk mendedahkan metrik utama sebagai metrik tersuai yang dipahami oleh Prometheus. Ini mungkin melibatkan penggunaan perpustakaan yang khusus untuk rangka kerja ML anda (mis., Tensorflow, Pytorch, Scikit-learn) atau menulis skrip tersuai untuk mengumpul dan mendedahkan metrik melalui titik akhir HTTP. Metrik ini boleh didedahkan sebagai kaunter, alat pengukur, atau histogram, bergantung kepada sifat mereka. Contohnya termasuk ketepatan model, ketepatan, penarikan balik, skor F1, latency, throughput, ralat ramalan, penggunaan sumber (CPU, memori, GPU), dan bilangan ramalan yang gagal. Ini melibatkan penentuan konfigurasi mengikis dalam fail konfigurasi Prometheus (
  2. ), menyatakan URL sasaran dan selang mengikis. Grafana menawarkan pelbagai jenis panel (graf, jadual, histogram, dan lain -lain) yang membolehkan anda membuat papan pemuka yang bermaklumat dan menarik. Anda boleh menyediakan makluman berdasarkan ambang yang ditakrifkan untuk metrik tertentu. Sebagai contoh, jika ketepatan model jatuh di bawah ambang tertentu, Grafana boleh mencetuskan amaran. Makluman ini boleh dihantar melalui e -mel, pagerduty, kendur, atau saluran pemberitahuan lain, memastikan campur tangan yang tepat pada masanya apabila masalah timbul. Berikut adalah pecahan strategi untuk mewujudkan papan pemuka yang berkesan:
  3. prometheus.yml memilih panel yang betul:
  4. menggunakan jenis panel grafana yang berbeza untuk mewakili pelbagai metrik dengan berkesan. Contohnya: Grafik siri masa:
      sesuai untuk menggambarkan metrik yang berubah dari masa ke masa, seperti ketepatan model, latency, dan throughput. Metrik. Pemilihan:
    • Fokus pada metrik yang paling penting untuk model dan aplikasi anda. Jangan mengatasi papan pemuka dengan terlalu banyak metrik. Mengutamakan metrik secara langsung berkaitan dengan prestasi model, kebolehpercayaan, dan penggunaan sumber. Gunakan tajuk dan label yang jelas untuk menjadikan maklumat mudah difahami. Pertimbangkan dengan menggunakan warna dan gaya yang berbeza untuk menyerlahkan trend atau anomali penting. Ini membolehkan pengenalpastian proaktif dan penyelesaian masalah yang berpotensi. Data lebih berkesan. Walau bagaimanapun, beberapa metrik utama yang perlu dipertimbangkan termasuk:
    • metrik prestasi model:
    • REAL REAL MODEL. kadar.
    • Metrik prestasi inferensi:
      • inference_latency: histogram yang menunjukkan pengagihan latensi kesimpulan. Metrik:
      • inference_throughput
      • : pengukur yang mewakili penggunaan cpu. Penggunaan. Drift. Prometheus dan Grafana untuk Pemantauan Model ML memberikan beberapa cabaran: inference_errorsOverhead instrumentasi:
        • : Menggalakkan model dan saluran paip ML boleh memakan masa dan memerlukan kepakaran dalam teknologi ML dan pemantauan. Penyelesaian: Gunakan perpustakaan dan alat yang ada di mana mungkin, dan pertimbangkan untuk membuat komponen instrumentasi yang boleh diguna semula untuk mengurangkan usaha pembangunan. Terlalu banyak metrik dapat mengatasi papan pemuka, sementara metrik yang tidak mencukupi dapat memberikan pandangan yang tidak mencukupi.
        • Penyelesaian:
        • Mulakan dengan set teras metrik penting dan secara beransur -ansur menambah lebih banyak seperti yang diperlukan. Menggunakan fungsi agregasi Grafana untuk meringkaskan data volum tinggi. Makluman yang kurang dikonfigurasikan boleh menyebabkan keletihan amaran atau peristiwa kritikal yang tidak dijawab. Penyelesaian: Mulakan dengan beberapa makluman kritikal dan secara beransur -ansur menambah lebih banyak seperti yang diperlukan. Gunakan saluran pemberitahuan yang sesuai dan pastikan makluman boleh bertindak. Penyelesaian: Gunakan sistem pemantauan yang diedarkan dan menggunakan teknik agregasi data yang cekap. Pertimbangkan untuk menggunakan data downsampling atau ringkasan untuk data frekuensi tinggi.
        • Penyelesaian:
        • Melaksanakan prosedur ujian dan pengesahan yang ketat untuk infrastruktur instrumentasi dan pemantauan anda. Gunakan pemeriksaan pengesahan data dalam sistem pemantauan anda untuk mengenal pasti ketidakkonsistenan.

Atas ialah kandungan terperinci Memantau model ML dengan Prometheus dan Grafana. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial PHP
1488
72
Teknik Pengaturcaraan Asynchronous di Java Moden Teknik Pengaturcaraan Asynchronous di Java Moden Jul 07, 2025 am 02:24 AM

Java menyokong pengaturcaraan asynchronous termasuk penggunaan aliran yang boleh diselesaikan, aliran responsif (seperti ProjectReactor), dan benang maya di Java19. 1.CompletableFuture meningkatkan kebolehbacaan dan penyelenggaraan kod melalui panggilan rantai, dan menyokong orkestrasi tugas dan pengendalian pengecualian; 2. ProjectReactor menyediakan jenis mono dan fluks untuk melaksanakan pengaturcaraan responsif, dengan mekanisme tekanan belakang dan pengendali yang kaya; 3. Thread maya mengurangkan kos konvensional, sesuai untuk tugas I/O-intensif, dan lebih ringan dan lebih mudah untuk berkembang daripada benang platform tradisional. Setiap kaedah mempunyai senario yang berkenaan, dan alat yang sesuai harus dipilih mengikut keperluan anda dan model campuran harus dielakkan untuk mengekalkan kesederhanaan

Amalan terbaik untuk menggunakan enum di java Amalan terbaik untuk menggunakan enum di java Jul 07, 2025 am 02:35 AM

Di Java, enums sesuai untuk mewakili set tetap tetap. Amalan terbaik termasuk: 1. Gunakan enum untuk mewakili keadaan tetap atau pilihan untuk meningkatkan keselamatan jenis dan kebolehbacaan; 2. Tambah sifat dan kaedah untuk meningkatkan fleksibiliti, seperti menentukan bidang, pembina, kaedah penolong, dan lain -lain; 3. Gunakan enummap dan enumset untuk meningkatkan prestasi dan jenis keselamatan kerana mereka lebih cekap berdasarkan tatasusunan; 4. Elakkan penyalahgunaan enum, seperti nilai dinamik, perubahan kerap atau senario logik kompleks, yang harus digantikan dengan kaedah lain. Penggunaan enum yang betul boleh meningkatkan kualiti kod dan mengurangkan kesilapan, tetapi anda perlu memberi perhatian kepada sempadannya yang berkenaan.

Memahami Java Nio dan kelebihannya Memahami Java Nio dan kelebihannya Jul 08, 2025 am 02:55 AM

Javanio adalah IOAPI baru yang diperkenalkan oleh Java 1.4. 1) bertujuan untuk penampan dan saluran, 2) mengandungi komponen teras penampan, saluran dan pemilih, 3) menyokong mod tidak menyekat, dan 4) mengendalikan sambungan serentak lebih cekap daripada IO tradisional. Kelebihannya dicerminkan dalam: 1) IO yang tidak menyekat mengurangkan overhead thread, 2) Buffer meningkatkan kecekapan penghantaran data, 3) pemilih menyedari multiplexing, dan 4) memori pemetaan memori sehingga membaca dan menulis fail. Nota Apabila menggunakan: 1) Operasi flip/jelas penampan mudah dikelirukan, 2) Data yang tidak lengkap perlu diproses secara manual tanpa menyekat, 3) Pendaftaran pemilih mesti dibatalkan dalam masa, 4) NIO tidak sesuai untuk semua senario.

Bagaimana Pemuat Kelas Java Berfungsi Secara Dalaman Bagaimana Pemuat Kelas Java Berfungsi Secara Dalaman Jul 06, 2025 am 02:53 AM

Mekanisme pemuatan kelas Java dilaksanakan melalui kelas, dan aliran kerja terasnya dibahagikan kepada tiga peringkat: memuatkan, menghubungkan dan memulakan. Semasa fasa pemuatan, kelas muat turun secara dinamik membaca bytecode kelas dan mencipta objek kelas; Pautan termasuk mengesahkan ketepatan kelas, memperuntukkan memori kepada pembolehubah statik, dan rujukan simbol parsing; Inisialisasi melakukan blok kod statik dan tugasan pembolehubah statik. Pemuatan kelas mengamalkan model delegasi induk, dan mengutamakan loader kelas induk untuk mencari kelas, dan cuba bootstrap, lanjutan, dan appliclassloader pada gilirannya untuk memastikan perpustakaan kelas teras selamat dan mengelakkan pemuatan pendua. Pemaju boleh menyesuaikan kelas, seperti UrlClassl

Mengendalikan pengecualian Jawa biasa dengan berkesan Mengendalikan pengecualian Jawa biasa dengan berkesan Jul 05, 2025 am 02:35 AM

Kunci pengendalian pengecualian Java adalah untuk membezakan antara pengecualian yang diperiksa dan tidak terkawal dan menggunakan percubaan cuba, akhirnya dan pembalakan munasabah. 1. Pengecualian yang diperiksa seperti IOException perlu dipaksa untuk mengendalikan, yang sesuai untuk masalah luaran yang diharapkan; 2. Pengecualian yang tidak terkawal seperti NullPointerException biasanya disebabkan oleh kesilapan logik program dan kesilapan runtime; 3. Apabila menangkap pengecualian, mereka harus khusus dan jelas untuk mengelakkan penangkapan umum pengecualian; 4. Adalah disyorkan untuk menggunakan sumber-sumber cuba untuk menutup sumber secara automatik untuk mengurangkan pembersihan kod manual; 5. Dalam pengendalian pengecualian, maklumat terperinci harus direkodkan dalam kombinasi dengan rangka kerja log untuk memudahkan kemudian

Bagaimanakah hashmap berfungsi secara dalaman di Java? Bagaimanakah hashmap berfungsi secara dalaman di Java? Jul 15, 2025 am 03:10 AM

HashMap melaksanakan penyimpanan pasangan nilai utama melalui jadual hash di Java, dan terasnya terletak di lokasi data yang cepat. 1. Mula -mula gunakan kaedah hashcode () kunci untuk menghasilkan nilai hash dan mengubahnya menjadi indeks array melalui operasi bit; 2 Objek yang berbeza boleh menghasilkan nilai hash yang sama, mengakibatkan konflik. Pada masa ini, nod dipasang dalam bentuk senarai yang dipautkan. Selepas JDK8, senarai yang dipautkan terlalu panjang (panjang lalai 8) dan ia akan ditukar kepada pokok merah dan hitam untuk meningkatkan kecekapan; 3. Apabila menggunakan kelas tersuai sebagai kunci, sama () dan kaedah hashcode () mesti ditulis semula; 4. HashMap secara dinamik mengembangkan kapasiti. Apabila bilangan elemen melebihi kapasiti dan multiplies oleh faktor beban (lalai 0.75), mengembangkan dan mengembalikan; 5. hashmap tidak selamat benang, dan concu harus digunakan dalam multithreaded

Dijelaskan: Polimorfisme Java dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Dijelaskan: Polimorfisme Java dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Jul 05, 2025 am 02:52 AM

Polimorfisme adalah salah satu ciri utama pengaturcaraan berorientasikan objek Java. Intinya terletak pada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan". Ia melaksanakan antara muka bersatu untuk mengendalikan tingkah laku objek yang berbeza melalui warisan, kaedah penulisan semula dan transformasi ke atas. 1. Polimorfisme membolehkan kelas induk merujuk kepada objek subkelas, dan kaedah yang sepadan dipanggil mengikut objek sebenar semasa runtime; 2. Pelaksanaannya perlu memenuhi tiga syarat hubungan warisan, kaedah penulisan semula dan transformasi ke atas; 3. Ia sering digunakan untuk mengendalikan objek subkelas yang berbeza, penyimpanan koleksi dan reka bentuk kerangka; 4. Apabila digunakan, hanya kaedah yang ditakrifkan oleh kelas induk boleh dipanggil. Kaedah baru yang ditambahkan ke subkelas perlu diubah ke bawah dan diakses, dan memberi perhatian kepada jenis keselamatan.

Penggunaan enum java dan amalan terbaik yang berkesan Penggunaan enum java dan amalan terbaik yang berkesan Jul 07, 2025 am 02:43 AM

Penghitungan Java bukan sahaja mewakili pemalar, tetapi juga boleh merangkum tingkah laku, membawa data, dan melaksanakan antara muka. 1. Penghitungan adalah kelas yang digunakan untuk menentukan contoh tetap, seperti minggu dan negeri, yang lebih selamat daripada rentetan atau bilangan bulat; 2. Ia boleh membawa data dan kaedah, seperti nilai lulus melalui pembina dan menyediakan kaedah akses; 3. Ia boleh menggunakan suis untuk mengendalikan logik yang berbeza, dengan struktur yang jelas; 4. Ia boleh melaksanakan antara muka atau kaedah abstrak untuk membuat tingkah laku yang berbeza dari nilai penghitungan yang berbeza; 5. Beri perhatian untuk mengelakkan penyalahgunaan, perbandingan kod keras, pergantungan pada nilai ordinal, dan penamaan dan bersiri yang munasabah.

See all articles