Ciclo di vita del modello
Informazioni su come può svilupparsi il modello nel corso del tempo.
Dal momento in cui viene creato, un modello di AI Builder attraversa diverse fasi: la pubblicazione, la condivisione e l'uso. Le sezioni seguenti descrivono ognuna di queste fasi.
Creazione del modello
È possibile trovare tutti i tipi di modello di AI Builder e le relative funzionalità nella pagina Modelli di intelligenza artificiale, accessibile dal menu a sinistra. Da questa pagina si può iniziare a creare un nuovo modello di intelligenza artificiale personalizzato oppure selezionare un modello predefinito da usare subito.
Bozze di modello
Dopo aver appreso come creare e personalizzare il modello di intelligenza artificiale, è possibile salvare una bozza per terminarla in un secondo momento. Il modello può essere ripreso in qualsiasi momento dal punto esatto in cui ci si è interrotti.
Training dei modelli
Dopo aver completato la compilazione del modello di intelligenza artificiale, è possibile eseguirne il training. Durante il training, il modello apprende dai dati per eseguire le specifiche desiderate. Il tempo necessario per eseguire il training del modello dipende dalla dimensione dei dati.
Al termine del training, è possibile visualizzare informazioni aggiuntive sul training e sulle prestazioni nella pagina dei dettagli. In alcuni casi è anche possibile eseguire un test rapido per vedere il modello in azione in tempo reale.
Modelli pubblicati
Se si è soddisfatti del modello, è possibile pubblicarlo. Per poter essere disponibile per l'uso in Power Apps e Power Automate un modello deve essere pubblicato, pertanto è importante non saltare questo passaggio.
Tenere traccia del modello
È possibile accedere a tutti i modelli creati in qualsiasi momento visitando la pagina Hub IA, accessibile dal menu a sinistra in Power Apps o Power Automate. Nella pagina Modelli di intelligenza artificiale è visibile un elenco completo dei modelli, nonché la data dell'ultimo training e i vari stati appresi finora.
Passaggi successivi
Dopo aver appreso come il modello può svilupparsi nel tempo, è necessario sapere come modificarlo per migliorarne le prestazioni e come gestirne più versioni.