Düzenleme iş akışı modeli ayrıntılarını görüntüleme

Model eğitimi tamamlandıktan sonra model ayrıntılarınızı görüntüleyebilir ve test kümesinde ne kadar iyi performans sergilediğini görebilirsiniz. Modelinizin ne kadar iyi performans sergilediğini gözlemlemek değerlendirme olarak adlandırılır. Test kümesi, eğitim sürecinde modele tanıtılan verilerden oluşur.

Not

Test kümesini eğitim verilerinden otomatik olarak böl seçeneğinin kullanılması, test kümesi konuşmalarınızdan rastgele seçildiğinden, her yeni modeli eğitişinizde farklı model değerlendirme sonuçlarına neden olabilir. Bir modeli her eğittiğinizde, buharlaştırmanın aynı test kümesinde hesaplandığından emin olmak için, eğitim işini başlatırken Eğitim ve test verilerinin el ile bölünmesini kullan seçeneğini kullandığınızdan ve konuşmalarınızı eklerkenTest kümenizi tanımladığınızdan emin olun.

Önkoşullar

Modelin değerlendirmesini görüntülemeden önce şunları yapmanız gerekir:

• Düzenleme iş akışı projesi.
• Başarıyla eğitilmiş bir model

Daha fazla bilgi için bkz. proje geliştirme yaşam döngüsü .

Model ayrıntıları

Language Studio

Model ayrıntılarını görüntüleme sayfasında, geçerli eğitim durumlarıyla ve son eğitildikleri tarihle tüm modellerinizi görebilirsiniz.

1. Language Studio'da proje sayfanıza gidin.

2. Ekranın sol tarafındaki menüden Model performansı'nı seçin.

3. Bu sayfada yalnızca başarıyla eğitilen modelleri, her model için F1 puanını ve modelin son kullanma tarihini görüntüleyebilirsiniz. Performansı hakkında daha fazla ayrıntı için model adını seçebilirsiniz.

4. Model düzeyi değerlendirme ölçümleriniGenel Bakış altında ve amaç düzeyi değerlendirme ölçümlerini bulabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Değerlendirme ölçümleri .

   

5. Modelin karışıklık matrisiTest kümesi karışıklık matrisi altında bulunur. Amaçlar için karışıklık matrisini görebilirsiniz.

   Not

   Modelinizde bulunan amaçların hiçbirini burada görmüyorsanız, bunun nedeni test kümesi için kullanılan konuşmaların hiçbirinde bulunmamalarıdır.

REST API'leri

Eğitilen model değerlendirme özetini almak için aşağıdaki URL'yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir GET isteği oluşturun.

İstek URL’si

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{projectName}/models/{trainedModelLabel}/evaluation/summary-result?api-version={API-VERSION}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	myProject
{trainedModelLabel}	Eğitilen modelinizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	Model1
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü .	2023-04-01

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

Yanıt Gövdesi

İsteği gönderdikten sonra aşağıdaki yanıtı alırsınız.

{
  "entitiesEvaluation": {
    "confusionMatrix": {
      "additionalProp1": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp2": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp3": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      }
    },
    "entities": {
      "additionalProp1": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp2": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp3": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      }
    },
    "microF1": 0,
    "microPrecision": 0,
    "microRecall": 0,
    "macroF1": 0,
    "macroPrecision": 0,
    "macroRecall": 0
  },
  "intentsEvaluation": {
    "confusionMatrix": {
      "additionalProp1": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp2": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      },
      "additionalProp3": {
        "additionalProp1": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp2": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        },
        "additionalProp3": {
          "normalizedValue": 0,
          "rawValue": 0
        }
      }
    },
    "intents": {
      "additionalProp1": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp2": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      },
      "additionalProp3": {
        "f1": 0,
        "precision": 0,
        "recall": 0,
        "truePositivesCount": 0,
        "trueNegativesCount": 0,
        "falsePositivesCount": 0,
        "falseNegativesCount": 0
      }
    },
    "microF1": 0,
    "microPrecision": 0,
    "microRecall": 0,
    "macroF1": 0,
    "macroPrecision": 0,
    "macroRecall": 0
  },
  "evaluationOptions": {
    "kind": "percentage",
    "trainingSplitPercentage": 0,
    "testingSplitPercentage": 0
  }
}

Model verilerini yükleme veya dışarı aktarma

Language Studio

Model verilerinizi yüklemek için:

1. Model değerlendirme sayfasında herhangi bir modeli seçin.

2. Model verilerini yükle düğmesini seçin.

3. Görüntülenen pencerede yakalamanız gereken kaydedilmemiş değişiklik olmadığını onaylayın ve Verileri yükle'yi seçin.

4. Model verilerinizin projenize yüklenmesi bitene kadar bekleyin. Tamamlandığında Şema tasarımı sayfasına geri yönlendirilirsiniz.

Model verilerinizi dışarı aktarmak için:

1. Model değerlendirme sayfasında herhangi bir modeli seçin.

2. Model verilerini dışarı aktar düğmesini seçin. Modelinizin JSON anlık görüntüsünün yerel olarak indirilmesi için bekleyin.

REST API'leri

Model verilerini yükleme

Model verilerinizi projenize yüklemek için aşağıdaki URL'yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir POST isteği oluşturun.

İstek URL’si

API isteğinizi oluştururken aşağıdaki URL'yi kullanın. Aşağıdaki yer tutucu değerleri kendi değerlerinizle değiştirin.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/models/{MODEL-NAME}:load-snapshot?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	EmailApp
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü.	2022-10-01-preview
{MODEL-NAME}	Modelinizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	v1

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

API isteğinizi gönderdikten sonra başarılı olduğunu belirten bir 202 yanıt alırsınız. Yanıt üst bilgilerinde değeri ayıklayın operation-location . Şu şekilde biçimlendirilir:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/models/{MODEL-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID bu işlem zaman uyumsuz olduğundan isteğinizi tanımlamak için kullanılır. Aynı kimlik doğrulama yöntemini kullanarak modelinizin veri yükleme durumunu almak için bu URL'yi kullanın.

Model verilerini dışarı aktarma

Model verilerinizi dışarı aktarmak için aşağıdaki URL'yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir POST isteği oluşturun.

İstek URL’si

API isteğinizi oluştururken aşağıdaki URL'yi kullanın. Aşağıdaki yer tutucu değerleri kendi değerlerinizle değiştirin.

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/:export?stringIndexType=Utf16CodeUnit&api-version={API-VERSION}&trainedModelLabel={MODEL-NAME}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	EmailApp
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü.	2022-10-01-preview
{MODEL-NAME}	Modelinizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	v1

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

API isteğinizi gönderdikten sonra başarılı olduğunu belirten bir 202 yanıt alırsınız. Yanıt üst bilgilerinde değeri ayıklayın operation-location . Şu şekilde biçimlendirilir:

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{PROJECT-NAME}/jobs/{JOB-ID}?api-version={API-VERSION}

JOB-ID bu işlem zaman uyumsuz olduğundan isteğinizi tanımlamak için kullanılır. Aynı kimlik doğrulama yöntemini kullanarak dışarı aktarılan proje JSON'unu almak için bu URL'yi kullanın.

Modeli silme

Language Studio

Modelinizi Language Studio'dan silmek için:

1. Sol taraftaki menüden Model performansı'nı seçin.

2. Silmek istediğiniz model adını seçin ve üstteki menüden Sil'i seçin.

3. Görüntülenen pencerede Tamam'ı seçerek modeli silin.

REST API'leri

Modeli silmek için aşağıdaki URL'yi, üst bilgileri ve JSON gövdesini kullanarak bir DELETE isteği oluşturun.

İstek URL’si

{ENDPOINT}/language/authoring/analyze-conversations/projects/{projectName}/models/{trainedModelLabel}?api-version={API-VERSION}

Yer tutucu	Değer	Örnek
{YOUR-ENDPOINT}	API isteğinizin kimliğini doğrulamak için uç nokta.	https://<your-custom-subdomain>.cognitiveservices.azure.com
{PROJECT-NAME}	Projenizin adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	myProject
{trainedModelLabel}	Model adınızın adı. Bu değer büyük/küçük harfe duyarlıdır.	model1
{API-VERSION}	Çağırdığınız API'nin sürümü .	2023-04-01

Üst Bilgiler

İsteğinizin kimliğini doğrulamak için aşağıdaki üst bilgiyi kullanın.

Anahtar	Değer
Ocp-Apim-Subscription-Key	Kaynağınızın anahtarı. API isteklerinizin kimliğini doğrulamak için kullanılır.

API isteğinizi gönderdikten sonra başarılı olduğunu belirten bir 204 yanıt alırsınız ve bu da modelinizin silindiği anlamına gelir.

Sonraki adımlar

• Modelinizin performansını gözden geçirirken kullanılan değerlendirme ölçümleri hakkında bilgi edinin.
• Model performansınızdan memnunsanız modelinizi dağıtabilirsiniz