Modell-Rollback

Einleitung

The model rollback feature allows us to revert back to a previous version of our model, allowing us to reset the training data (for both label and general field annotations) to the annotations used to train this model version.

Es ist wichtig, zu beachten, dass wir nur auf angeheftete Versionen von Modellen zurücksetzen können.

Erfahren Sie, wie Sie diese Funktion verwenden

Auf der Seite „Modelle“ ist das Modell-Rollback-Symbol für alle angehefteten Versionen unseres Modells verfügbar. Um mit dem Modell-Rollback fortzufahren, klicken Sie auf das Rollback-Symbol bei der Modellversion, auf die Sie zurücksetzen möchten.

Ein Bild der Rollback-Schaltfläche für das Modell auf der Seite „Modelle“.

Es ist wichtig, zu beachten, dass die aktuell trainierte Modellversion automatisch als Sicherung angeheftet wird, aber alle Anmerkungen, die von einer Modellversion erfasst wurden, die derzeit noch trainiert wird, verloren gehen.

Es wird empfohlen, die aktuelle Modellversion das Training beenden zu lassen, bevor Sie das Modell zurücksetzen. Ein Popup-Modul wird angezeigt, um uns daran zu erinnern, nachdem Sie auf die „Rollback“-Schaltfläche geklickt haben. Wenn wir fortfahren möchten, können wir auf die Schaltfläche „Zurücksetzen“ klicken.

Ein Bild des Popups, in dem gefragt wird, ob der Rollback dennoch fortgesetzt werden soll

Wenn das Modell-Rollback erfolgreich gestartet wurde, wird in der unteren rechten Ecke ein Banner angezeigt, das uns darüber informiert, dass der Prozess gestartet wurde.

Ein Banner, das darauf hinweist, dass der Rollback gestartet wurde

While the model is rolling back, we will not be able to modify the dataset. This means that we will not be able to train our model during this time, and apply any labels or general fields to messages. A warning indicator will show up at the top, letting us know that the model is currently being rolled back.

Ein Popup, das darauf hinweist, dass das Modell derzeit zurückgesetzt wird und keine Änderungen vorgenommen werden können

If we try to modify our dataset, the following banner will appear in the bottom right corner of our screen, and any messages we try to annotate will not have the label or general field applied to it until the model rollback has complete.

Ein Banner, das darauf hinweist, dass wir versucht haben, ein Dataset zu ändern, und dass dies während des Modell-Rollbacks nicht möglich ist

Die Rollback-Funktion ist zwar dazu da, um auf eine frühere Version eines Modells zurückzusetzen, wenn wir größere Fehler in unserem Modell-Training gemacht haben, aber wir sollten uns nicht zu sehr darauf verlassen.

Stattdessen sollten wir sicherstellen, dass wir die richtige Modelltrainingsmethodik beim ersten Mal korrekt anwenden, da wir dadurch auf lange Sicht Zeit sparen.