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Contrôle de version des projets

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Notes

Cet article s’applique aux fonctionnalités personnalisées suivantes dans Azure AI Language :

  • Compréhension du langage courant
  • Classification de texte personnalisée
  • NER personnalisée
  • Workflow d'orchestration

La génération de votre projet se fait généralement par incréments. Vous pouvez ajouter, supprimer ou modifier des intentions, des entités, des étiquettes et des données à chaque étape. Chaque fois que vous effectuez l’apprentissage, un instantané de l’état actuel de votre projet est pris pour produire un modèle. Ce modèle enregistre la capture instantanée à charger à tout moment. Chaque modèle constitue sa propre version du projet.

Par exemple, si votre projet a 10 intentions et/ou entités, avec 50 documents ou énoncés d’apprentissage, il peut être entraîné pour créer un modèle nommé v1. Ensuite, vous pouvez apporter des modifications au projet pour modifier le nombre de données d’apprentissage. Le projet peut être réentraîné pour créer un modèle nommé v2. Si vous n’appréciez pas les modifications que vous avez apportées dans v2 et que vous souhaitez continuer à partir de l’endroit où vous avez quitté le modèle v1, vous devez simplement charger les données du modèle à partir de v1 dans le projet. Le chargement des données d’un modèle est possible via Language Studio et l’API. Une fois terminé, le projet aura la quantité et les types de données d’apprentissage d’origine.

Si les données du projet ne sont pas enregistrées dans un modèle entraîné, elles peuvent être perdues. Par exemple, si vous avez chargé le modèle v1, votre projet contient désormais les données utilisées pour l’entraîner. Si vous avez ensuite apporté des modifications, que n’avez pas entraîné et que vous avez chargé le modèle v2, vous risqueriez de perdre ces modifications, car elles ne seraient pas enregistrées dans un instantané spécifique.

Si vous remplacez un modèle avec un nouvel instantané de données, vous ne pourrez revenir à aucun état précédent de ce modèle.

Vous avez toujours la possibilité d’exporter localement les données pour chaque modèle.

Emplacement des données

Les données de vos versions de modèle sont enregistrées à différents emplacements, en fonction de la fonctionnalité personnalisée que vous utilisez.

Dans la reconnaissance d’entité nommée personnalisée, les données enregistrées dans l’instantané sont le fichier d’étiquettes.

Étapes suivantes

Découvrez comment charger ou exporter des données de modèle pour :