Správa verzí projektu
Poznámka
Tento článek se týká následujících vlastních funkcí v jazyce Azure AI:
- Porozumění konverzačnímu jazyku
- Vlastní klasifikace textu
- Vlastní NER
- Pracovní postup orchestrace
Sestavení projektu obvykle probíhá v přírůstcích. V každé fázi můžete přidávat, odebírat nebo upravovat záměry, entity, popisky a data. Při každém trénování se vytvoří snímek aktuálního stavu projektu, který vytvoří model. Tento model uloží snímek, aby se kdykoli načetl zpět. Každý model funguje jako vlastní verze projektu.
Pokud má například projekt 10 záměrů nebo entit s 50 trénovacími dokumenty nebo promluvami, můžete ho vytrénovat tak, aby vytvořil model s názvem v1. Potom můžete v projektu udělat změny, abyste změnili počet trénovacích dat. Projekt je možné znovu vytrénovat a vytvořit nový model s názvem v2. Pokud se vám nelíbí změny, které jste udělali ve verzi 2 , a chcete pokračovat od místa, kde jste v modelu v1 skončili, stačí jenom načíst data modelu z verze 1 zpět do projektu. Načtení dat modelu je možné prostřednictvím nástroje Language Studio i rozhraní API. Po dokončení bude mít projekt původní množství a typy trénovacích dat.
Pokud se data projektu neuloží do natrénovaného modelu, může dojít ke ztrátě. Pokud jste například načetli model v1, váš projekt teď obsahuje data, která se použila k jeho trénování. Pokud jste pak provedli změny, nenatrénovali a nenačetli model v2, ztratili byste tyto změny, protože se neuložily do žádného konkrétního snímku.
Pokud model přepíšete novým snímkem dat, nebudete se moct vrátit k žádnému předchozímu stavu tohoto modelu.
Vždy máte možnost místně exportovat data pro každý model.
Umístění dat
Data pro vaše verze modelu se budou ukládat do různých umístění v závislosti na vlastní funkci, kterou používáte.
Ve vlastním rozpoznávání pojmenovaných entit jsou data uložená do snímku souborem popisků.
Další kroky
Zjistěte, jak načíst nebo exportovat data modelu pro: