Quản lý mô hình của bạn trong AI Builder

Việc tạo ra mô hình tối ưu cho doanh nghiệp của bạn có thể là một quá trình lặp đi lặp lại. Kết quả có thể khác nhau tùy thuộc vào cấu hình bạn thiết lập và dữ liệu đào tạo bạn cung cấp. Việc cập nhật các yếu tố này có thể cải thiện hiệu suất của mô hình. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, hiệu suất có thể bị giảm. Mỗi loại mô hình AI đều có một bộ hướng dẫn giúp bạn tạo ra mô hình tốt nhất, phù hợp với nhu cầu của bạn.

Ảnh chụp màn hình để quản lý mô hình AI.

Đánh giá mô hình của bạn

Sau khi đào tạo mô hình lần đầu tiên, bạn có thể đánh giá hiệu suất và chất lượng của mô hình trên trang chi tiết.

Tùy thuộc vào loại mô hình AI của bạn, điểm hiệu suất có thể xuất hiện cho mỗi phiên bản được đào tạo. Bạn có thể sử dụng điểm số này để nhanh chóng so sánh hai phiên bản của cùng một mô hình. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng điểm số sẽ dựa trên cấu hình của khóa đào tạo đó. Hãy đảm bảo rằng bạn đã cân nhắc đến mọi thay đổi đã thực hiện giữa các phiên bản khi so sánh điểm số.

Mỗi loại mô hình AI có cách giải thích khác nhau về cách tính điểm và cách diễn giải điểm. Xem chú giải công cụ bên cạnh Hiệu suất để tìm hiểu thêm.

Một số loại mô hình AI bao gồm tính năng kiểm tra nhanh hiệu suất cho phiên bản đã đào tạo của bạn bằng dữ liệu thực tế do bạn lựa chọn. Chọn Kiểm tra nhanh để xem mô hình của bạn hoạt động như thế nào.

Sau khi hoàn tất việc đánh giá mô hình mới được đào tạo của bạn, bạn có hai lựa chọn:

Người mẫu thiếu cân đối

Một mô hình không phù hợp là một mô hình thực sự hoạt động kém hơn một phỏng đoán ngẫu nhiên. Nếu mô hình của bạn liên tục hoạt động kém, thì có thể là dấu hiệu cho thấy dữ liệu đào tạo của bạn có vấn đề. Các trường bạn đang sử dụng có liên quan đến loại xác định mà mô hình của bạn muốn đưa ra không? Có lỗi nhập dữ liệu hoặc vấn đề nào khác khiến mô hình của bạn bị sai lệch không?

Người mẫu quá khổ

Một mô hình quá phù hợp có vẻ hoạt động rất tốt—nếu không muốn nói là hoàn hảo—khi chạy trên dữ liệu đào tạo của bạn. Có thể là do có một cột trong dữ liệu đào tạo của bạn tương ứng trực tiếp với kết quả. Ví dụ, giả sử bạn có một mô hình dự đoán liệu một lô hàng có đến đúng hạn hay không. Nếu dữ liệu lịch sử của bạn bao gồm ngày giao hàng thực tế, mô hình của bạn sẽ dự đoán chính xác thời điểm giao hàng khi chạy so với dữ liệu lịch sử. Có lẽ phương pháp này sẽ không hiệu quả khi chạy trên dữ liệu thực tế trong môi trường kinh doanh của bạn vì cột ngày giao hàng vẫn chưa được điền.

Chỉnh sửa tên mô hình

  1. Ở đầu trang, chọn Cài đặt.
  2. Trong ngăn Cài đặt mô hình ở bên phải, bên dưới Tên, hãy nhập tên khác. Tùy thuộc vào loại mô hình AI của bạn, trước tiên bạn có thể cần chọn phần Chung .
  3. Chọn Lưu.

Tạo phiên bản mới

Để tạo phiên bản mới, hãy chọn Chỉnh sửa mô hình ở đầu trang.

Bạn có thể có tối đa hai phiên bản đã đào tạo cùng một lúc: một Phiên bản đã xuất bản và một Phiên bản đã đào tạo gần đây nhất chưa xuất bản. Nếu bạn huấn luyện một phiên bản mới khi phiên bản được huấn luyện gần nhất đã tồn tại, phiên bản được huấn luyện gần nhất hiện tại sẽ bị ghi đè.

Khi bạn tạo phiên bản mới, mô hình của bạn sẽ dựa trên cấu hình từ phiên bản hiện có—phiên bản đã phát hành hoặc phiên bản đã đào tạo gần đây nhất của bạn. Nếu bạn có cả hai, bạn phải chọn cái nào bạn muốn dùng để tạo phiên bản mới.

Ảnh chụp màn hình menu Chỉnh sửa mô hình.

Phiên bản mới chỉ được tạo sau khi bạn đã đào tạo thành công. Nếu bạn thoát mà không hoàn tất thay đổi và đào tạo mô hình, tiến trình của bạn sẽ được lưu dưới dạng bản nháp. Một số hành động, chẳng hạn như tạo phiên bản mới hoặc đào tạo lại, có thể bị vô hiệu hóa cho đến khi bạn đào tạo hoặc hủy bản nháp của mình. Bạn chỉ có thể có một bản nháp tại một thời điểm, vì vậy bạn phải chọn Tiếp tục bản nháp để tiếp tục từ nơi bạn đã dừng lại hoặc Hủy bản nháp để xóa các thay đổi trước khi bạn có thể tiếp tục.

Sau khi đào tạo, kết quả đào tạo của bạn sẽ xuất hiện trong phần Phiên bản đào tạo gần đây nhất của trang Chi tiết .

Nếu bạn hài lòng với phiên bản được đào tạo cuối cùng, bạn có thể xuất bản mô hình của mình để mọi người có thể sử dụng. Nếu không, bạn luôn có thể tạo phiên bản mới.

Khi nào tôi nên tạo phiên bản mới?

Bạn có thể tạo phiên bản mới cho mô hình của mình để giúp cải thiện hiệu suất hoặc chất lượng của mô hình. Điều này phụ thuộc vào loại mô hình AI: một số mô hình có thể được cải thiện bằng cách cập nhật cấu hình và một số mô hình có thể được cải thiện bằng cách cập nhật dữ liệu đào tạo.

Do bản chất thử nghiệm của máy học, không phải mọi phiên bản mới bạn tạo ra đều giúp tăng hiệu suất mô hình. Nếu bạn không hài lòng với mô hình của mình, bạn có thể tạo phiên bản mới để thử mang lại kết quả tốt hơn.

Nếu bạn hài lòng với mô hình của mình, bạn có thể xuất bản nó để làm cho nó có sẵn. Vì bạn chỉ có thể có hai phiên bản đã đào tạo cùng một lúc nên bạn có thể muốn xuất bản một mô hình mà bạn không muốn bị ghi đè bởi phiên bản mới.

Để biết thêm thông tin về các sắc thái cải thiện hiệu suất mô hình của bạn, hãy xem thông báo bên dưới điểm chính xác của bạn.

Đào tạo lại và xuất bản lại các mô hình hiện có

Trong khi đào tạo tạo ra phiên bản mới bằng cách cập nhật cấu hình của bạn, đào tạo lại tạo ra phiên bản mới sử dụng cùng cấu hình với phiên bản hiện tại của bạn. Lợi ích của việc đào tạo lại là nó sẽ nghiên cứu mọi dữ liệu mới để mô hình của bạn luôn chính xác theo thời gian. Hành động này chỉ áp dụng cho một số loại mô hình AI nhất định.

  1. Đăng nhập vào Power Apps.

  2. Ở ngăn bên trái, chọn AI Builder>Mô hình.

  3. Làm theo các bước cho loại mô hình của bạn.

    Đối với các mô hình phân loại dự đoán và danh mục, trong phần Hiệu suất , hãy chọn menu (…), sau đó chọn Đào tạo lại ngay.

  4. Phiên bản này sẽ thay thế phiên bản đã được đào tạo trước đó của bạn. Nếu bạn đã sẵn sàng, hãy xuất bản phiên bản này.

Thực hiện các bước này trên từng mô hình AI Builder của bạn để đưa mô hình AI của bạn hoạt động trở lại.

Bước tiếp theo

Xuất bản mô hình của bạn trong AI Builder

Đào tạo: Quản lý mô hình trong AI Builder (module)

  • Last updated on