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À propos des journaux ML
La page Journaux ML, accessible depuis le menu Journaux ML après avoir sélectionné un projet, est une vue consolidée de tous les événements liés au projet.
.zip
importé en fonction des exigences suivantes :
- Existence d'un dossier racine non vide portant le même nom que le fichier zippé.
- Un fichier requirements.txt existe.
- Existence d'un fichier nommé main.py implémentant une classe Main. La classe est ensuite validée pour implémenter les fonctions
__init__
etpredict
.
.zip
importé en fonction des exigences suivantes :
- Existence d'un dossier racine non vide portant le même nom que le fichier zippé.
- Un fichier requirements.txt existe.
- Existence d'un fichier nommé main.py implémentant une classe Main. La classe est ensuite validée pour implémenter les fonctions
__init__
etpredict
. - Un fichier nommé train.py implémentant une classe Main. La classe est ensuite validée pour implémenter une fonction
__init__
ainsi que les fonctionstrain
,evaluate
etsave
. - Veuillez noter qu'un fichier facultatif train_requirements.txt peut être ajouté ; son absence n'empêchera pas la validation.
Les journaux ML de cette catégorie donnent les heures de début et de fin de la validation, ainsi que les erreurs de validation réelles, le cas échéant.
Lorsqu'une compétence est créée, AI Center la déploie. Cela implique l'installation de dépendances, l'exécution d'un certain nombre de contrôles de sécurité et d'optimisations, la configuration du réseau dans l'espace de noms du locataire, la création d'un conteneur contenant un certain nombre de réplicas du package correspondant, et enfin la vérification de l'intégrité de la compétence.
Les journaux ML de cette catégorie donnent les heures de début et de fin du déploiement, ainsi que les erreurs de déploiement réelles, le cas échéant.