フル パイプライン

フル パイプラインでは、トレーニング パイプラインと評価パイプラインを一緒に実行します。

重要:

データセットの最小サイズ

トレーニング パイプラインの実行を成功させるには、少なくとも 10 個以上のドキュメントと、データセット内の各ラベル付きフィールドからの 5 件以上のサンプルを使用することを強く推奨します。そうしないと、パイプラインで「Dataset Creation Failed (データセットの作成に失敗しました。)」というエラーが発生します。

GPU または CPU でトレーニングする

• データセットが大きい場合は GPU を使用してトレーニングする必要があります。GPU を使用すると、CPU を使用するよりも 10 倍以上高速になります。
• CPU を使用したトレーニングは、ML パッケージ v21.10.x では最大 5000 ページのデータセット、その他のバージョンの ML パッケージでは最大 1000 ページのデータセットでのみサポートされています。
• CPU を使用したトレーニングは v2021.10 より前は 500 ページに制限されていましたが、v2021.10 で 5000 ページに増量されました。なお、v2022.4 では最大 1000 ページになります。