実行時間と使用された推論単位のレポート - Rekognition

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実行時間と使用された推論単位のレポート

2022 年 8 月以降にモデルをトレーニングして開始した場合は、InServiceInferenceUnitsAmazon CloudWatch メトリクスを使用して、モデルが実行された時間とその時間内に使用された推論単位の数を判断できます。

注記

AWS リージョンにモデルが 1 つしかない場合は、 StartprojectVersionStopProjectVersion への正常な呼び出しを追跡することで、モデルの実行時間を取得することもできます CloudWatch。このアプローチは、メトリクスにモデルに関する情報が含まれていないため、 AWS リージョンで複数のモデルを実行した場合は使用できません。

または、 AWS CloudTrail を使用して StartProjectVersionおよび StopProjectVersion (イベント履歴requestParametersフィールドにモデル ARN を含む) への呼び出しを追跡することもできます。 CloudTrail イベントは 90 日に制限されますが、最大 7 年間 CloudTrail Lake に保存できます。

以下の手順では、以下のグラフを作成します。

  • モデルが実行された時間数。

  • モデルが使用した推論単位の数。

過去 15 か月までの期間を選択できます。メトリクスの保持の詳細については、「メトリクスの保持」を参照してください。

モデル期間とモデルに使用される推論単位を決定するには
  1. にサインイン AWS Management Console し、https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/ で CloudWatch コンソールを開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[メトリクス] から [すべてのメトリクス] を選択します。

  3. コンテンツペインで、[ソース] タブを選択します。

  4. [ダッシュボード] ボタンが選択されていることを確認します。

  5. エディタボックス内で既存の JSON を以下の JSON と置き換えます。以下の値を変更します:

    • Project_Name - グラフにするモデルが含まれているプロジェクト。

    • Version_Name - グラフにするモデルのバージョン。

    • AWS_Region — モデルを含む AWS リージョン。ページ上部のナビゲーションバーの AWS リージョンセレクターをチェックして、 CloudWatch コンソールが同じリージョンにあることを確認します。必要に応じて更新します。

    { "sparkline": true, "metrics": [ [ { "expression": "SUM(m1)*m1", "label": "Inference units used", "id": "e1" } ], [ { "expression": "DATAPOINT_COUNT(m1)*m1/m1", "label": "Hours running", "id": "e2" } ], [ "AWS/Rekognition", "InServiceInferenceUnits", "ProjectName", "Project_Name", "VersionName", "Version_Name", { "id": "m1", "visible": false } ] ], "view": "singleValue", "stacked": false, "region": "AWS_Region", "stat": "Average", "period": 3600, "title": "Hours run and inference units used" }
  6. [更新] を選択します。

  7. ページの上部で、[タイムライン] を選択します。タイムライン中に使用した推論単位と実行時間の数値が表示されるはずです。グラフのギャップは、モデルが実行されていなかった時間を示しています。以下のコンソールのスクリーンショットは、使用された推論単位と時間、2 週間のカスタム時間が設定されており、最大値は 214 推論単位、209 時間は実行されています。

    推論単位を示すグラフ。
  8. (オプション) グラフをダッシュボードに追加するには、[アクション][ダッシュボードに追加 - 改善] の順に選択します。