Anheften und Taggen einer Modellversion

Hinweis: Sie müssen die Berechtigungen Quelle – Lesen und Dataset – Lesen als Automation Cloud-Benutzer oder die Berechtigungen Quellen anzeigen und Beschriftungen anzeigen als Legacy-Benutzer zugewiesen haben.

Jedes Mal, wenn Sie die Plattform mit Ihren Daten trainieren, d. h. Nachrichten mit Anmerkungen versehen, 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, doch die Speicheranforderungen wären unendlich groß.

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

Gründe für das Anheften einer Modellversion

1. Durch das Anheften eines Modells erhalten Sie Determinismus über Vorhersagen, insbesondere wenn Sie Streams verwenden. Das bedeutet, dass Sie sich auf die Genauigkeit und die Erinnerungspunktzahlen für diese Version des Modells verlassen können und dass zukünftige Trainingsereignisse nichts ändern werden.
2. Auf der Seite Validierung können Sie die Validierungspunktzahlen für frühere angeheftete Modellversionen anzeigen. Auf diese Weise können Sie die Ergebnisse im Laufe der Zeit vergleichen und feststellen, wie das Training Ihr Modell verbessert hat.

Anheften einer Modellversion

So heften Sie eine Modellversion an:

1. Navigieren Sie über die Navigationsleiste zur Modellseite.
2. Wählen Sie den Umschalter anheften, um die aktuelle Modellversion zu speichern.

Aktualisieren des Tags für eine Modellversion

Um das Tag für eine Modellversion zu aktualisieren, gehen Sie wie folgt vor:

1. Wählen Sie den Pfeil für Tags bei einem beliebigen angehefteten Modell.
2. Wählen Sie Live oder Staging aus, abhängig vom Status des angehefteten Modells in nachgelagerten Bereitstellungen.