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Guía del usuario de Communications Mining

Reversión del modelo

La función de reversión del modelo te permite volver a una versión anterior de tu modelo. De esta manera, puedes restablecer los datos de entrenamiento, tanto para las anotaciones de etiquetas como de campos generales, a las anotaciones utilizadas para entrenar esta versión del modelo.

Importante:

Solo se puede revertir a las versiones del modelo anclado.

Uso de la reversión del modelo

El icono de reversión del modelo está disponible en la página Modelos , en todas las versiones del modelo anclado.

Nota:

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.

Para utilizar la función de reversión del modelo, proceda de la siguiente manera:

  1. Selecciona el icono de reversión en la versión del modelo a la que deseas volver.

  2. Select Reset in the confirmation dialog that appears.

    Nota:

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

Resultado

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

Qué sucede durante la reversión del modelo

Mientras el modelo se revierte, no puedes modificar el conjunto de datos. Esto significa que no puedes entrenar tu modelo durante este tiempo y aplicar etiquetas o campos generales a los mensajes.

Aparecerá un indicador de advertencia en la parte superior, informándote de que el modelo se está revirtiendo.

Si intentas modificar tu conjunto de datos, aparecerá el siguiente banner en la página, y cualquier mensaje que intentemos anotar no tendrá la etiqueta o el campo general aplicado hasta que se complete la reversión del modelo.

Aunque la función de reversión te ayuda a revertir a una versión anterior de un modelo, si has cometido algún error importante en nuestro entrenamiento del modelo, no debes confiar demasiado en ella.

En su lugar, asegúrate de seguir la metodología de entrenamiento de modelos adecuada la primera vez, ya que esto puede ahorrarnos tiempo a largo plazo.

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