Control de versiones del proyecto
Nota
Este artículo se aplica a las siguientes características personalizadas de Lenguaje de Azure AI:
- Reconocimiento del lenguaje conversacional
- Clasificación de texto personalizada
- NER personalizado
- Flujo de trabajo de orquestación
Normalmente, la creación del proyecto se produce en incrementos. Puede agregar, quitar o editar intenciones, entidades, etiquetas y datos en cada fase. Cada vez que se entrena, se toma una instantánea del estado actual del proyecto para generar un modelo. Ese modelo guarda la instantánea para volver a cargarla en cualquier momento. Cada modelo actúa como su propia versión del proyecto.
Por ejemplo, si el proyecto tiene 10 intenciones o entidades, con 50 documentos o expresiones de entrenamiento, se puede entrenar para crear un modelo denominado v1. Después, puede realizar cambios en el proyecto para modificar los números de los datos de entrenamiento. El proyecto se puede entrenar de nuevo para crear un nuevo modelo denominado v2. Si no le gustan los cambios realizados en v2 y desea continuar desde donde lo dejó en el modelo v1, solo tendría que volver a cargar los datos del modelo de v1 en el proyecto. Los datos de un modelo se pueden cargar desde Language Studio y la API. Una vez completado, el proyecto tendrá la cantidad y los tipos originales de los datos de entrenamiento.
Si los datos del proyecto no se guardan en un modelo entrenado, se pueden perder. Por ejemplo, si cargó el modelo v1, el proyecto ahora tiene los datos que se usaron para entrenarlo. Si después realizó cambios, no entrenó y cargó el modelo v2, perderá esos cambios, ya que no se guardaron en ninguna instantánea específica.
Si sobrescribe un modelo con una nueva instantánea de datos, no podrá revertir a ningún estado anterior de ese modelo.
Siempre tiene la opción de exportar localmente los datos para cada modelo.
Ubicación de los datos
Los datos de las versiones del modelo se guardarán en diferentes ubicaciones, en función de la característica personalizada que use.
- NER personalizado
- Clasificación de texto personalizada
- Flujo de trabajo de orquestación
- Reconocimiento del lenguaje conversacional
En el reconocimiento de entidades con nombre personalizadas, los datos que se guardan en la instantánea son el archivo de etiquetas.
Pasos siguientes
Aprenda a cargar o exportar datos del modelo para: