Modell-Rollback

Mit der Modell-Rollback-Funktion können Sie zu einer früheren Version Ihres Modells zurückkehren. Auf diese Weise können Sie die Trainingsdaten für Beschriftungen und Anmerkungen für allgemeine Felder auf die Anmerkungen zurücksetzen, die zum Trainieren dieser Modellversion verwendet werden.

Wichtig:

Sie können nur zu angehefteten Modellversionen zurücksetzen.

Verwenden des Modell-Rollbacks

Das Modell-Rollback-Symbol ist auf der Seite Modelle in allen angehefteten Modellversionen verfügbar.

Hinweis:

The current trained model version is automatically pinned as a backup. Any annotations captured by a model version that is still training at rollback time are lost.

Um die Modell-Rollback-Funktion zu verwenden, gehen Sie wie folgt vor:

1. Wählen Sie das Rollback-Symbol für die Modellversion, auf die Sie zurücksetzen möchten.

   

2. Select Reset in the confirmation dialog that appears.

   Hinweis:

   The dialog reminds you to allow the current model version to finish training before proceeding.

   

Ergebnis

If the rollback starts successfully, a banner appears on the page.

Was während des Modell-Rollbacks passiert

Während das Modell zurückgesetzt wird, können Sie das Dataset nicht ändern. Das bedeutet, dass Sie Ihr Modell während dieser Zeit nicht trainieren und keine Beschriftungen oder allgemeinen Felder auf Nachrichten anwenden können.

Oben wird eine Warnanzeige eingeblendet, die Sie darüber informiert, dass das Modell zurückgesetzt wird.

Wenn Sie versuchen, Ihr Dataset zu ändern, wird das folgende Banner auf der Seite angezeigt und auf Nachrichten, die wir versuchen, Anmerkungen zu erstellen, wird die Beschriftung oder das allgemeine Feld erst angewendet, wenn das Modell-Rollback abgeschlossen ist.

Die Rollback-Funktion hilft Ihnen zwar, zu einer früheren Version eines Modells zurückzukehren, aber wenn Sie in unserem Modelltraining einen größeren Fehler gemacht haben, sollten Sie sich nicht zu sehr darauf verlassen.

Stellen Sie stattdessen sicher, dass Sie die richtige Modelltrainingsmethodik beim ersten Mal korrekt befolgen, da dies uns langfristig Zeit sparen kann.