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Gestión de paquetes ML
.zip
cargado según los requisitos descritos aquí. Se realizan las siguientes tres comprobaciones:
- Existe una carpeta raíz no vacía.
- Existe un archivo requirements.txt.
- Existe un archivo llamado main.py en la carpeta raíz que implementa una clase de tipo Main. La clase se valida posteriormente para implementar una función
__init__
y una funciónpredict
.
En la página Registros ML se mostrará el éxito o el fracaso, junto con los errores que lo causó.
.zip
cargado según los requisitos descritos aquí. Para estos paquetes, se realizan las siguientes dos comprobaciones:
- Existe una carpeta raíz no vacía.
- Existe un archivo llamado train.py en la carpeta raíz que implementa una clase de tipo Main. La clase se valida posteriormente para implementar una función
__init__
y las siguientes funciones:train
,evaluate
, ysave
.
En la página Registros ML se mostrará el éxito o el fracaso, junto con los errores que lo causó.
Haz clic en un paquete en la lista para ir a su página Paquete ML > [Nombre del paquete ML].
En la pestaña Versión, consulta sus detalles: la versión del paquete, el momento de su creación, el registro de cambios, el estado, si el entrenamiento está habilitado o no, si se habilita la GPU recomendada y los argumentos.
Puedes encontrar más información sobre cada entrada en la versión de los paquetes ML haciendo clic en el icono ⁝ y luego en Detalles. Se mostrará así un cuadro de diálogo con toda la información de la versión del paquete.
En la pestaña Ejecuciones del proceso, consulta los detalles relacionados con las ejecuciones del proceso del paquete: nombre del paquete, tipo, versión, estado, momento de creación, duración, puntuación y detalles adicionales.
AI Center también admite versiones y la gestión de versiones de paquetes. Cuando se carga un paquete, se mostrará como la versión 1.0 de ese paquete (decimos que la versión principal es la 1 y la versión secundaria es la 0). Esto ayuda a diferenciar entre paquetes cargados por usuarios y paquetes reentrenados a través de procesos; en estos últimos solo cambia su versión secundaria.
Sigue estos pasos para cargar una nueva versión para un paquete ya cargado:
La nueva versión del paquete no es visible directamente en la página Paquetes ML. Puedes ver su información dentro de la página Detalles del paquete ML para ese paquete.
Cuando un proceso de entrenamiento o un proceso completo se ejecuta con éxito en una versión de paquete, se crea una nueva versión secundaria. Por ejemplo, si he cargado un paquete (versión 1.0) e inicio un proceso de entrenamiento, se mostrará la versión 1.1 después de completarse en la página Detalles del paquete ML de la siguiente manera:
En la página Paquete ML > [Nombre del paquete ML], desde la pestaña Versión, haz clic en el icono de información situado junto a la versión de un paquete. Se mostrará la ventana Argumentos para > [Nombre del paquete ML] > [Versión del paquete ML].
Se muestra el tipo de input y las descripciones de input y output de la versión del paquete seleccionada. Ten en cuenta que no se pueden editar los valores.
Los paquetes solo pueden eliminarse si no se implementan dentro de una habilidad y no se están ejecutando procesos en esos paquetes.
- En la página Paquetes ML, haz clic en ⁝ que se encuentra junto a un paquete y selecciona Eliminar versiones no implementadas. Se mostrará una ventana de confirmación.
- En la ventana de confirmación, haz clic en Aceptar para eliminar todas las versiones no implementadas del paquete seleccionado. Si una versión de un paquete forma parte de una habilidad (está activa) esta NO se borrará. Si todas las versiones están inactivas, se eliminan todas.
O
- En la página Paquete ML > [Nombre del paquete ML], dentro de la pestaña Versión, haz clic en ⁝ junto a la versión de un paquete y selecciona Eliminar. Se mostrará una ventana de confirmación.
- En la ventana de confirmación, haz clic en Aceptar para eliminar la versión seleccionada del paquete. Si una versión de un paquete forma parte de una habilidad (está activa) esta NO se borrará. Si esta es la única versión para el paquete seleccionado, el propio paquete también se eliminará.