Navegando na interface de implementação de ML
Ao abrir sua implementação de ML, você pode executar atividades de gerenciamento e monitoramento e usá-la para criar previsões em conjuntos de dados.
Abra uma implementação de ML do catálogo. Há opções de navegação para o seguinte:
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Aprovação do modelo
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Informações sobre implementação
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Previsões de conjunto de dados (previsões em lote)
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Previsões em tempo real
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Monitoramento de desvio de dados e de operações
Status de aprovação do modelo
Antes que a implementação de ML possa gerar previsões, seu modelo de origem precisa ser ativado. Esse processo é conhecido como aprovação de modelo e ajuda a controlar o número de modelos implementados ativamente usados na assinatura.
Se você tiver as permissões corretas, poderá ativar e desativar o modelo de origem conforme necessário. Caso contrário, entre em contato com um administrador de locatários ou outro usuário com permissões suficientes.
Consulte:
Visão geral da implementação
A Visão geral da implementação mostra os recursos usados no treinamento do modelo e os detalhes da implementação.
Visão geral da implementação de ML
Previsões em lote
Em Previsões de conjunto de dados, você pode gerenciar e executar previsões em lote usando a implementação de ML. Clique em Criar previsão para criar uma configuração de previsão, a partir da qual você executa previsões em lote. Você pode ter várias configurações de previsão para uma implementação de ML.
Você pode usar o menu Ações 
na tabela para:
Executar previsões a partir de configurações existentes
Editar e excluir configurações
Criar, editar e excluir programações de previsão para uma configuração existente
Previsões de conjunto de dados com uma visão geral e menu Ações expandido
Se você selecionar Editar configuração de previsão, o painel Configuração de previsão será aberto.
Previsões de conjunto de dados com painel lateral para configuração de previsão
Previsões em tempo real
O painel Previsões em tempo real dá acesso ao ponto de extremidade de previsão em tempo real na API de aprendizado de máquina. Se o modelo na implementação de ML estiver ativado para fazer previsões, esse painel estará visível.
Para obter informações sobre como criar previsões em tempo real, consulte Criando previsões em tempo real.
A API de previsões em tempo real foi descontinuada e substituída pelo ponto de extremidade de previsão em tempo real na API de aprendizado de máquina. A funcionalidade em si não está sendo descontinuada. Para previsões futuras em tempo real, use o ponto de extremidade de previsão em tempo real na API de aprendizado de máquina.
Monitoramento de modelos
Você pode monitorar o desvio de dados e as operações da implementação de ML. Para realizar o monitoramento de modelos, abra o painel Monitoramento de desvio de dados.
Com o monitoramento de desvio de dados, você pode avaliar as alterações na distribuição de recursos no modelo de dados de origem. Quando um desvio significativo for observado, é recomendável que você retreine ou reconfigure seu modelo para considerar os dados mais recentes, o que pode indicar novos padrões em tendências de dados.
Para obter mais informações, consulte Monitorando o desvio de dados em modelos implementados.
Com o monitoramento de operações, você pode visualizar detalhes sobre como a implementação de ML está sendo usada, como quantos eventos de previsão são bem-sucedidos ou falham e como os eventos de previsão são normalmente acionados.
Para obter mais informações, consulte Monitorando as operações de modelo implementado.
Painel Monitoramento de desvio de dados no AutoML
Exibir experimento de ML
Clique em Exibir experimento de ML no canto inferior esquerdo da página para abrir o experimento de ML a partir do qual a implementação de ML foi criada.
Visão geral da implementação de ML
