Entrenar y evaluar un modelo al mismo tiempo

Configura el proceso de entrenamiento como sigue:

• En el campo Tipo de proceso, selecciona Ejecución de proceso completo.
• En el campo Elegir paquete, selecciona el paquete que deseas entrenar y evaluar.
• En el campo Elegir la versión principal del paquete, selecciona una versión principal para tu paquete.
• En el campo Elegir la versión secundaria del paquete, selecciona una versión secundaria para tu paquete. Se recomienda encarecidamente usar siempre la versión menor 0 (cero).
• En el campo Elegir conjunto de datos de entrada, selecciona un conjunto de datos de entrenamiento representativo.
• En el campo Elegir conjunto de datos de evaluación, selecciona un conjunto de datos de evaluación representativo.
• En la sección Introducir parámetros, escribe cualquier variable de entorno definida y utilizada por tu proceso, si la hubiera. Para la mayoría de los casos de uso, no es necesario especificar ningún parámetro; el modelo usa técnicas avanzadas para encontrar una configuración eficaz. Sin embargo, aquí hay algunas variables de entorno que podrías usar:
• auto_retraining, que te permite completar el Bucle de reentrenamiento automático; si la variable se establece como Verdadero, el conjunto de datos de entrada debe ser la carpeta de exportación asociada a la sesión de etiquetado en la que se etiquetan los datos; si la variable permanece como Falso, el conjunto de datos de entrada debe corresponder al siguiente formato del conjunto de datos.
• model.epochs que personaliza el número de epochs para el proceso de entrenamiento (el valor predeterminado es 100).
• Selecciona si quieres entrenar el proceso en la GPU o en la CPU. El control deslizante Habilitar GPU está deshabilitado de forma predeterminada, en cuyo caso el proceso se entrena en la CPU. Usar una GPU para el entrenamiento es al menos 10 veces más rápido que usar una CPU. Además, el entrenamiento en la CPU solo es posible para conjuntos de datos de hasta 1000 imágenes. Para conjuntos de datos más grandes, es necesario entrenar con la GPU.
• Selecciona una de las opciones sobre cuándo debe ejecutarse el proceso: Ejecutar ahora, Basado en el tiempo o Recurrente. Si estás usando la variable auto_retraining, selecciona Recurrente.
  
  

  

  
  
• Tras configurar todos los campos, haz clic en Crear. El proceso se creará.