Anheften und Taggen einer Modellversion

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Jedes Mal, wenn Sie die Plattform mit Ihren Daten trainieren (d. h Hinzufügen von Anmerkungen zu Nachrichten), wird eine neue Version des Modells erstellt, das Ihrem Dataset zugeordnet ist. Da diese Modelle groß und komplex sind, werden frühere Versionen nicht automatisch in unseren Datenbanken gespeichert, allein weil die Speicheranforderungen unfassbar groß wären.

Die neueste Version des Modells ist immer verfügbar, aber Benutzer können eine bestimmte Modellversion anheften, die sie speichern möchten. Sie können auch angeheftete Modelle mit einem „Live“- oder „Staging“-Tag versehen.

Es gibt mehrere Gründe für das Anheften einer Modellversion:

1. Durch das Anheften eines Modells können Sie Vorhersagen determinieren, insbesondere wenn Sie Streams verwenden. Das bedeutet, dass Sie sich auf die Präzisions- und Rückrufbewertungen für diese Version des Modells verlassen können und dass zukünftige Trainingsereignisse diese nicht verändern werden (zum Besseren oder schlechteren).
2. Auf der Seite Validierung können Benutzer die Validierungspunktzahlen für frühere angeheftete Modellversionen sehen, so dass Sie die Punktzahlen im Laufe der Zeit vergleichen und sehen können, wie Ihr Modell zu einer Verbesserung des Trainings geführt hat

So heften Sie eine Modellversion an:

• Navigieren Sie über die obere Navigationsleiste zur Modellseite
• Verwenden Sie den Umschalter „Anheften“, um die aktuelle Modellversion zu speichern

Beispielmodellkarten

So aktualisieren Sie das Tag für eine Modellversion:

• Klicken Sie auf den Pfeil neben „Tags“ in einem angehefteten Modell
• Wählen Sie „Live“ oder „Staging“ aus, je nach Status des angehefteten Modells in Downstream-Bereitstellungen