모델 및 학습 설정 관리 방법
Important
2023년 9월 20일부터 새로운 Personalizer 리소스를 만들 수 없습니다. Personalizer 서비스는 2026년 10월 1일에 사용 중지됩니다.
백업을 위해 기계 학습 모델 및 학습 설정을 자체 원본 제어 시스템에서 내보낼 수 있습니다.
Personalizer 모델 내보내기
모델 및 학습 설정의 리소스 관리 섹션에서 모델 생성 및 마지막 업데이트 날짜를 검토하고 현재 모델을 내보냅니다. Azure Portal 또는 Personalizer API를 사용하여 보관을 위해 모델 파일을 내보낼 수 있습니다.
학습 루프의 데이터 지우기
Azure Portal의 모델 및 학습 설정 페이지에서 Personalizer 리소스에 대해 데이터 지우기를 선택합니다.
모든 데이터를 지우고 학습 루프를 원래 상태로 초기화하려면 3개의 확인란을 모두 선택합니다.
값 목적 기록된 개인 설정 및 보상 데이터. 이 로깅 데이터는 오프라인 평가에 사용됩니다. 리소스를 다시 설정하는 경우 데이터를 지웁니다. Personalizer 모델 다시 설정. 이 모델은 재학습할 때마다 변경됩니다. 이 학습 빈도는 구성 페이지의 모델 업로드 빈도에서 지정합니다. 학습 정책을 기본값으로 설정합니다. 오프라인 평가의 일환으로 학습 정책을 변경한 경우 원래 학습 정책으로 초기화됩니다. 선택한 데이터 지우기를 선택하여 지우기 프로세스를 시작합니다. 상태는 오른쪽 위 탐색에 있는 Azure 알림에서 보고됩니다.
새 학습 정책 가져오기
학습 정책 설정은 모델 학습의 하이퍼 매개 변수를 결정합니다. 오프라인 평가를 수행하여 새 학습 정책을 찾습니다.
Azure Portal을 열고 Personalizer 리소스를 선택합니다.
리소스 관리 섹션에서 모델 및 학습 설정을 선택합니다.
가져오기 학습 설정에서 위에 지정된 JSON 형식을 사용하여 만든 파일을 선택하고 업로드 단추를 선택합니다.
학습 정책이 성공적으로 업로드되었다는 알림을 기다립니다.
학습 정책 내보내기
- Azure Portal을 열고 Personalizer 리소스를 선택합니다.
- 리소스 관리 섹션에서 모델 및 학습 설정을 선택합니다.
- 학습 설정을 가져오려면학습 설정 내보내기 단추를 선택합니다. 이렇게 하면
json파일이 로컬 컴퓨터에 저장됩니다.