MLI 自定义插件

Driverless AI 用于模型解释的技巧和方法可以通过插件（Python 代码片段）进行扩展。您可以将自己的插件与 DAI 的内置插件结合使用或用前者替代后者。这允许您扩展 MLI 解释器的功能和立即可用的解释技术。以下步骤说明如何在机器学习解释性 (MLI) 视图中上传和启用自定义插件。

注解

如需进一步了解 MLI 自定义插件，包括最佳实践、教程、解释器模板和解释器示例，请参阅官方 Recipes for Machine Learning Interpretability in Driverless AI repository.

若要上传自定义插件：

  1. 导航至 MLI 页面，然后点击 新建解释 按钮。从下拉菜单中选择 上传 MLI 插件 。您还可选择 MLI 插件 URL 以从原始文件、GitHub 资料库/树或本地目录中加载插件。或者，您可以从 MLI“专家设置”面板访问这些选项。

Upload recipe

若要启用自定义插件：

  1. 在 MLI 页面，点击 新建解释 。从菜单中选择 新建解释 。

  2. 选择要用于解释的模型和数据集，然后点击 Recipes.

MLI recipes page

  1. 选择您想要启用的自定义插件，然后点击 完成 。

Enable recipe(s)

  1. 点击 启动 MLI 按钮。