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。

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。

検証ステーションからのデータを使用した ML モデルの微調整
ML モデルの自動微調整

利用規約と定義

トレーニング: モデルをゼロからトレーニングすること。つまり、AI Center で DocumentUnderstanding ML パッケージを使用すること。

再トレーニング: 事前トレーニングされたベースモデルを使用してトレーニングすること。つまり、Invoices (請求書)、Receipts (領収書)、Purchase Orders (発注書) などの、AI Center の他のドキュメント抽出 ML パッケージの 1 つを使用すること。

自動再トレーニング: AI Center でパイプラインを作成するときに設定できる環境変数の名前です。設定すると、パイプラインは最新のエクスポートされたデータセットをトレーニングに自動的に使用します。この変数は、データセットに検証ステーションからのデータが含まれているかどうかに依存しません。

微調整: 検証ステーションからのデータを含むデータセットを使用して、モデルをトレーニングまたは再トレーニングすること。

自動微調整: 自動再トレーニング環境変数機能を使用し、Data Manager の「スケジュールされたエクスポート」機能で検証ステーションから入手したデータを使用してモデルを自動的にトレーニングすること。