Modeling Objective 설정

목표 홈 오른쪽 위의 Modeling objective settings에서 검토, 배포 요구 조건과 표시 방식을 관리합니다.

검사와 메타데이터

Checks에는 제출물의 품질 검토 조건과 승인 주체를 정합니다. 검사 설정에 수동 및 자동 검사, 상태와 보관 절차가 있습니다.

Custom model metadata와 Display metadata는 목표 안의 제출물에 필요한 정보 및 표시 옵션을 관리합니다. 메타데이터 구성에서 기본 정보와 사용자 정의 필드를 구분합니다.

배포 프로필

Deployments는 Python 모델 제출물이 배치 또는 온라인 배포에 사용되기 전에 충족해야 할 배포 프로필을 정합니다. 예시 화면은 배치의 foundry_ml_batch_execution, 온라인의 foundry_ml_live_inference 및 Python 의존성을 보여 줍니다. 화면의 온라인 패키지 버전 조건은 >=0.176.0이며 실제 환경의 설정을 따라야 합니다.

화면 모드

Appearance에서 해당 목표를 밝은 화면 또는 어두운 화면으로 표시하도록 정합니다.

고급 평가 설정

Advanced는 기존 기능과의 호환을 위한 비표준 설정을 포함합니다. 필요한 호환 목적이 없다면 보통 변경하지 않습니다.

Only show metrics produced by evaluation configuration

이 옵션을 켜면 목표의 평가 구성으로 만든 지표만 평가 대시보드에 표시합니다. 표준화된 평가 과정을 위해 켜는 것을 권장합니다. 끄면 목표가 표시한 지표의 최신 여부를 판단할 수 없습니다.

기존 파이프라인 관리로 만든 지표는 이 옵션을 꺼야 표시됩니다. 평가 구성 기능 이전에 만든 목표나 운영용이 아닌 목표에서 코드로 정의한 외부 지표를 보여 줘야 할 때 사용할 수 있습니다.

Show pinned tabs in evaluation dashboard

이 옵션은 평가 대시보드의 부분집합 탭 옆에 사용자 정의 지표 보기를 함께 표시합니다.

추론 및 지표 데이터셋 이름

여러 목표가 같은 출력 폴더에 추론 및 지표 데이터셋을 만들면 이전 이름 규칙에서 충돌할 수 있습니다. 새 평가 대시보드 및 구성은 평가 데이터, 라이브러리와 생성한 해시를 이름에 넣어 구분합니다.

새 이름 규칙:

inference_<Model Submission Name>_<Evaluation Dataset Name>-<Generated Hash>
metrics_<Model Submission Name>_<Evaluation Dataset Name>_<Evaluation Library Name>-<Generated Hash>

기존 시스템과의 호환이 필요한 경우 이전 규칙을 사용할 수 있습니다.

<Model Submission Name> inference
<Model Submission Name> metrics

각 꺾쇠 부분은 실제 제출 이름, 평가 데이터셋 및 라이브러리 이름이나 생성된 해시를 나타냅니다. 같은 폴더에서 여러 목표를 관리할 때에는 이전 이름만으로 서로 다른 결과를 구분하기 어려울 수 있습니다.