Gestion des paquets ML

Remarque :

À partir de la version 2022.10, l'importation et l'exportation de paquets ML à l'aide de scripts ne sont plus prises en charge.

Consultez les sections Importer un paquet ML (Import ML Package) et Télécharger des paquets ML (Download ML Packages) pour plus d'informations sur l'importation et l'exportation de paquets ML à l'aide de l'interface utilisateur.

Validations des packages

Pour le service

Pour les modèles importés avec l'indicateur Activer la formation (Enable Training) inactif, lorsqu'un modèle est importé, AI Center valide le fichier .zip importé selon les exigences décrites ici. Les trois contrôles suivants sont effectués :

Un dossier racine non vide existe.
Un fichier requirements.txt existe.
Un fichier nommé main.py existe dans le dossier racine qui implémente une classe Principal (Main). La classe est ensuite validée pour implémenter les fonctions __init__ et predict.

Le succès ou l'échec ainsi que les erreurs qui l'ont causé sont affichés sur la page Journaux de ML (ML Logs).

Pour l'entraînement

Pour les modèles téléchargés ayant l'indicateur Activer la formation (Enable Training) actif, en plus de valider les exigences comme ci-dessus, AI Center valide également le fichier .zip téléchargé par rapport aux exigences décrites ici. Pour ces packages, les deux contrôles suivants sont effectués :

Un dossier racine non vide existe.
Un fichier nommé train.py existe dans le dossier racine qui implémente une classe Principal (Main). La classe est ensuite validée pour implémenter une fonction __init__ et les fonctions suivantes : train, evaluate et save.

Le succès ou l'échec ainsi que les erreurs qui l'ont causé sont affichés sur la page Journaux de ML (ML Logs).

Affichage des détails du paquet ML

Cliquez sur un package dans la liste pour accéder à sa page Paquet ML (ML Package) > [Nom du paquet ML].

Dans l'onglet Version, affichez ses détails : version du package, heure de création, journal des modifications, statut, si l'entraînement est activé ou non, si le GPU recommandé est activé ou non, et les arguments.

Vous pouvez retrouver plus d'informations sur chaque entrée dans la version des paquets ML en cliquant sur l'icône ⁝ puis sur Détails (Details). Une boîte de dialogue s'affichera avec toutes les informations sur la version du package.

Dans l'onglet Exécutions du pipeline (Pipeline runs), affichez les détails liés aux exécutions du pipeline du package : nom du package, type, version, statut, heure de création, durée, score et détails supplémentaires.

Contrôle de version

AI Center prend également en charge le contrôle des versions et la gestion des versions des packages. Lorsqu'un package est téléchargé, il est affiché en tant que version 1.0 de ce package (nous disons que sa Version majeur est 1 et la Version mineure est 0). Cela permet de différencier les packages téléchargés par les utilisateurs et les packages recyclés via des pipelines, ces derniers ne changeant que leur version mineure.

Téléchargement de nouvelles versions de paquet ML

Suivez ces étapes pour télécharger une nouvelle version pour un package déjà téléchargé :

Dans la page Paquets ML (ML Packages), cliquez sur ⁝ à côté d'un package et sélectionnez l'option Télécharger une nouvelle version (Upload new version).

Sinon, sur la page Paquet ML > [Nom du paquet ML], cliquez sur Télécharger une nouvelle version (Upload new version). La fenêtre Télécharger une nouvelle version de package pour (Upload New Package Version for) > [Nom du paquet ML] s'affiche, avec la plupart des champs pré-remplis avec les informations que vous avez fournies au moment où vous avez téléchargé ce package pour la première fois.
Cliquez sur Télécharger le package (Upload Package) pour sélectionner le fichier .zip souhaité, ou faites glisser et déposez le fichier au-dessus de ce champ.
Facultatif : mettez à jour les informations existantes dans les champs suivants :
- Description de l'entrée
- Description de la sortie
- Langue
Facultatif : dans le champ ChangeLog (ChangeLog), saisissez ce qui a changé.
Sélectionnez si le modèle nécessite un GPU ; par défaut, il est défini sur No.
Sélectionnez si vous souhaitez activer l'entraînement pour votre modèle.
Cliquez sur Créer (Create) pour télécharger la nouvelle version du package téléchargé existant ou sur Annuler (Cancel) pour abandonner le processus. La fenêtre Télécharger le package (Upload Package) se ferme et la nouvelle version du package est téléchargée. La propagation de votre téléchargement peut prendre quelques minutes.

La nouvelle version du package n'est pas visible directement dans la page Paquets ML (ML Packages). Vous pouvez afficher ses informations sur la page Détails du paquet ML (ML Package Details) pour ce package.

Remarque : lorsqu'une nouvelle version est téléchargée sur un package existant, cela crée une nouvelle version majeure. Par exemple, si j'ai téléchargé mon premier package, ce téléchargement sera la version 1.0. Lorsque je télécharge une nouvelle version, cette version sera la 2.0.

Versions des paquets ML créées par les pipelines d'entraînement

Lorsqu'un pipeline d'entraînement ou un pipeline complet s'exécute avec succès sur une version de package, une nouvelle version mineure est créée. Par exemple, si j'ai téléchargé un package (version 1.0) et démarré un pipeline d'entraînement, la version 1.1 s'affiche une fois terminée dans la page Détails du paquet ML (ML Package Details) comme ci-dessous :

Affichage des arguments de package

Dans l'onglet Version de la page Paquet ML > [Nom du paquet ML] (ML Package > [ML Package Name]), cliquez sur l'icône d'information à côté d'une version de package. La fenêtre Arguments pour> [Nom du paquet ML] > [Version du paquet ML] (Arguments for > [ML Package Name] > [ML Package Version]) s'affiche.

Le type d'entrée et les descriptions d'entrée et de sortie de la version de package sélectionnée sont affichés. Veuillez noter que vous ne pouvez pas modifier les valeurs.

Suppression de packages de ML

Les packages ne peuvent être supprimés que s'ils ne sont déployés dans aucune compétence et qu'aucun pipeline n'est en cours d'exécution sur ces packages.

Dans la page Paquets ML (ML Packages), cliquez sur ⁝ à côté d'un package et sélectionnez l'option Supprimer les versions non déployées (Delete unemployed versions). Une boîte de dialogue de confirmation s'affiche.
Dans la fenêtre de confirmation, cliquez sur OK pour supprimer toutes les versions non déployées du package sélectionné. Si une version de package fait partie d'une compétence (elle est active), elle ne sera PAS supprimée. Si toutes les versions sont inactives, elles seront toutes supprimées.

Dans l'onglet Version de la page Paquet ML > [Nom du paquet ML] (ML Package > [ML Package Name]), cliquez sur ⁝ à côté d'une version de package et sélectionnez Supprimer (Delete). Une boîte de dialogue de confirmation s'affiche.
Dans la fenêtre de confirmation, cliquez sur OK pour supprimer la version sélectionnée du package. Si une version de package fait partie d'une compétence (elle est active), elle ne sera PAS supprimée. S’il s’agit de la seule version du paquet sélectionné, le paquet lui-même sera également supprimé.