ドロップダウンメニューで、テーブルを配置する目的のカタログとスキーマを選択します。<catalog>.<schema>.<endpoint-name>_payloadです。必要に応じて、カスタムテーブル接頭辞を入力できます。既存のエンドポイントで推論テーブルを有効にすることもできます。既存のエンドポイント設定を編集するには、次の手順を実行します。構成の編集」をクリックします。始まる上記の手順に従います。次の手順に従って、推論テーブルを無効にします。構成の編集」をクリックします。クリックして、チェックマークを外します。推論テーブルを使用してモデルのパフォーマンスを監視するには、次の手順に従います。有効にするには、エンドポイントの作成時または後で更新します。ペイロードを処理するワークフローをスケジュールします。(オプション)アンパックされた要求と応答をグラウンドトゥルースラベルで結合して、モデル品質メトリクスを計算できるようにします。テーブルに対してモニターを作成し、メトリクスを更新します。ノートブックは、このワークフローを実装します。推論テーブルを使ったモニタリングの入門用ノートブック次のノートブックは、レイクハウスモニタリング推論テーブルからのリクエストを解凍するために、上で概説したステップを実装します。Jobsを使用して定期的なスケジュールで実行することもできます。コンピュートし、これらのメトリクスのモニタリングを可能にします。Jobsを使用して定期的なスケジュールで実行することもできます。提供されるモデルの準備が整うと、モデルに対して行われたすべてのリクエストが、応答とともに推論テーブルに自動的に記録されます。使用してテーブルをクエリーしたりできます。テーブルを表示するには、次のようにします。エンドポイントページで、推論テーブルの名前をクリックして、カタログエクスプローラーでテーブルを開きます。DBSQLまたはDatabricksノートブックからテーブルをクエリー実行するには、次のようにします。次のようなコードを実行して、推論テーブルをクエリーできます。エンドポイントの作成時に割り当てたテーブル名です。セクションで報告されます。使用して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」を参照してください。時間以内に推論テーブルに記録された呼び出しを確認できます。回行われることを保証しているため、重複したログが送信される可能性は低いですが、あります。テーブルに書き込まれます。行としてログに記録されます。client_request_idモデルサービング要求本文で指定できるオプションのクライアント生成要求識別子。