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、InServiceInferenceUnits Amazon CloudWatch メトリクスを使用して、モデルの実行時間とその時間中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、CloudWatch で StartprojectVersion および StopProjectVersion への成功した呼び出しを追跡して、モデルの実行時間を取得することもできます。この方法は、AWS リージョン内で複数のモデルを実行する場合には機能しません。メトリクスにはモデルに関する情報が含まれていないためです。

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 日間に制限されていますが、CloudTrail Lake には最大 7 年間イベントを保存できます。

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. AWS Management Console にサインインして、CloudWatch コンソール (https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) 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リージョンセレクターを確認して、CloudWatch コンソールが同じ AWS 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. [Update] (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。コンソールの以下のスクリーンショットでは、一定期間に使用された推論ユニットとその実行時間を示しています。カスタム期間が 2 週間に設定され、最大値は 214 推論ユニット、209 実行時間となっています。

    推論ユニット数を示すグラフ。
  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。