Platformプレビューこの機能はパブリックプレビュー段階です。この記事では、モニタリング対象モデルの推論テーブルについて説明します。次の図は、推論テーブルを使用した一般的なワークフローを示しています。テーブルとしてログに記録します。この表のデータを使用して、機械学習モデルの監視、デバッグ、および改善を行うことができます。使用してのみ推論テーブルを有効にできます。モデルのライフサイクルの重要な側面です。テーブルに保存することで、モデルのモニタリングと診断を簡素化します。使用して、モデルのモニタリング、デバッグ、最適化を行うことができます。既存または新規に作成されたモデルサービングエンドポイントで推論テーブルを有効にすると、そのエンドポイントへのリクエストがUCのテーブルに自動的に記録されます。推論テーブルの一般的なアプリケーションには、次のようなものがあります。データとモデルの品質を監視します。レイクハウスモニタリングを使用して、モデルのパフォーマンスとデータドリフトを継続的に監視できます。レイクハウスモニタリングは、関係者と共有できるデータとモデル品質ダッシュボードを自動的に生成します。アラートを有効にして、受信データのシフトやモデルのパフォーマンスの低下に基づいてモデルを再トレーニングする必要があるタイミングを知ることができます。本番運用の問題をデバッグします。コードなどのデータをログに記録します。データは、デバッグ目的で使用できます。推論テーブルのヒストリカルデータを使用して、過去のリクエストに対するモデルのパフォーマンスを比較することもできます。トレーニングコーパスを作成します。コーパスを作成できます。ループを設定し、再トレーニングを自動化できます。有効になっている必要があります。アクセス許可が必要です。アクセス制御リストを参照してください。次の権限を持っている必要があります。指定したカタログに対するアクセス許可。指定されたスキーマに対するアクセス許可。スキーマのアクセス許可。使用して推論テーブルを有効または無効にする方法について説明します。使用することもできます。」を参照してください。推論テーブルの所有者は、エンドポイントを作成したユーザーです。アクセス許可に従い、テーブルの所有者が変更できます。推論テーブルは、次のいずれかの操作を行うと破損する可能性があります。スキーマを変更します。テーブル名を変更します。テーブルを削除します。カタログまたはスキーマに対するアクセス許可を失います。このような場合は、推論テーブルを引き続き使用するには、新しいエンドポイントを作成する必要があります。エンドポイントの作成時に推論テーブルを有効にするには、次の手順を使用します。