- Notes de publication
Février 2023
Released in Endpoints + DocumentUnderstanding + Data Extraction ML packages | v23.2.0
What's new & improvements
A new version of the Out-of-the-box Pre-trained ML Packages (23.1.0) and their public endpoints has been released, now using cutting edge LayoutLM Transformers based architecture, which is more powerful and increases accuracy overall, especially on column fields (tables).
This improvement has made the Out-of-the-box Pre-trained ML Packages more powerful, meaning that you may experience longer latency for training and for predictions.
For all situations where latency is critical (e.g.: attended scenarios) we recommend deploying the models as ML Skills using a GPU.
We have improved how the scores are calculated after Training/Evaluation/Full pipelines to provide a separate score for each column field. Before this improvement, F1 scores were calculated as a whole, for all column fields taken together.
Une suppression a été annoncée pour la fonctionnalité Modifications manuelles utilisée dans l’évaluation du modèle. Pour en savoir plus, cliquez ici.
Problèmes connus
The project import from AI Center is currently disabled. We are actively working on this and expect to have it reenabled by the end of March.
Erratum du 8 mai 2023
Problème connu
Fatal Python error: Segmentation fault est reçu lors de l'exécution d'un pipeline complet ou d'un pipeline d'entraînement. Nous vous recommandons d'utiliser les paquets ML avec la version v23.4 jusqu'à ce que ce bogue soit corrigé.
Erratum du 20 avril 2023
Tous les pipelines ont désormais un score de précision. Auparavant, il s'agissait d'un score F1. Les artefacts d'évaluation dans AI Center contiennent toujours à la fois le score de précision et le score F1, à des fins de rétrocomparabilité.
