パイプラインについて

Document Understanding ML パッケージは、以下の 3 種類のパイプラインすべてを実行できます。

• トレーニング パイプライン
• 評価パイプライン
• フル パイプライン

パイプライン実行が完了すると、それに関連付けられた出力とログが得られます。この情報を確認するには、左側のサイドバーにある [パイプライン] タブでパイプラインをクリックし、パイプライン ビューを開きます。このビューに含まれる項目は以下のとおりです。

• パイプラインの詳細: 種類、ML パッケージの名前とバージョン、データセット、GPU の使用状況、パラメーター、実行時間などが表示されます。
• [出力] ペイン: パイプラインの詳細を要約した _results.json ファイルが必ず含まれます。
• [ログ] ページ: 左側のサイドバーにある [ML ログ] タブでもログを取得できます。

トレーニング パイプラインまたはフル パイプラインは、以下の操作にも使用できます。

• Fine-tune ML models with data from Validation Station
• Auto-Fine-tuning an ML model

利用規約と定義

Training: Training a model from scratch, i.e. using the DocumentUnderstanding ML Package in AI Center.

Retraining: Training using a pre-trained base-model, i.e. using one of the other document extraction ML packages in AI Center such as Invoices,Receipts,Purchase Orders, etc.

Auto-retraining: This is the name of an environment variable which can be set when creating a Pipeline in AI Center which enables the pipeline to automatically use the most recent exported dataset for training. This variable is independent of whether that dataset includes data from Validation Station or not.

Fine-tuning: Training or retraining a model using a dataset which includes data coming from Validation Station.

Auto-Fine-tuning: Using the Auto-retraining environment variable feature to automatically train a model using data fed in from Validation Station using the Scheduled Export feature of Data Manager.