公開

You can use the Publish section to:

• プロジェクトのバージョンの作成: 現在のモデルのステートを固定してプロジェクトのバージョンにします。
• プロジェクトのバージョンのデプロイ: ワークフローからモデルにアクセスできるようにします。
• Automate your process: consume the product version in an automation and open Studio Web or Studio Desktop, or integrate using APIs.
• データセットをエクスポートして、別のテナントや組織で使用したり、バックアップとして保存したりします。

Project version

A project version is a snapshot of the current models state. Since the Classifier and Extractor models are trained continuously as you upload data or interact with the model, you can use the Project version feature to freeze the current state of the models if you are satisfied with the performance. Once a project version is created, you can start using your models in a workflow.

新しいプロジェクトのバージョンを作成する

現在のモデルのパフォーマンスに満足している場合、またはワークフローでモデルの動作をテストする場合は、新しいプロジェクトのバージョンを作成します。

1. Go to the Publish section in your project.
2. Select Create a project version.
3. Fill in the name of your project version in the Name field.
4. [Optional] Add a description for your project version.
5. Choose the models you want to be included from the Models to include drop-down list.
   ヒント:

   分類は、複数のドキュメントの種類を選択すると自動的に有効化されます。

6. デプロイの種類を選択します。
7. [作成] を選択します。

プロジェクトのバージョンが作成されたら、ワークフローでモデルの使用を開始できます。 プロセス バージョンの作成時に選択した分類器と抽出器の両方が、アップロードされたすべてのデータでトレーニングされます。モデルとデータセットのサイズによっては、これに数分から数時間かかる場合があります。

ヒント:

You can check the model version used in your project version. To do so, select the three-dot icon ⋮ next to the project version and choose Edit version. You can check the model version from the Selected models section.

プロジェクトのバージョンをデプロイする

プロジェクトの作成後、プロジェクトのバージョンのステータスは次のいずれかになります。

• Training: Models in the project are being trained. This is a transitory state.
• Trained: Models in the project are trained.
• Undeployed: Models trainining is complete, but the models are in idle state. Models are not consuming any resources and the project version cannot be referenced from, or used in workflows. Undeployed project versions are not available in Studio activities.
• Deployed: Models training is complete, and the are running. Models are consuming hardware resources and the project version can be referenced from and used in workflows.

To deploy a project version, select the toggle from the Deployed column.

プロジェクトのバージョンを編集する

To edit a project version, select the three-dot ⋮ icon for the desired project version and choose Edit versionfrom the drop-down menu:

• Name: you cannot edit the name of a project version.
• Description: you cannot edit the description of a project version.
• Selected models: you can check detailed information on the model:
  • Base model: the base ML model used in the project version.
  • Document type: the document type used in the project version.
  • Version: the version of the ML model.
• Deployment tag: you can select a tag that links directly to the specific activity. This allows you to consume only a snapshot of your project. Your selection made within the classification or extraction activities in Studio show up in the Version field found in the Document Details. For more information about using the Tag and Version fields in the activities, visit the following:
  • DocumentUnderstanding.Activities:
    • ドキュメントを分類
    • ドキュメント データを抽出
  • IntelligentOCR.Activities
    • Document Understanding プロジェクト分類器
    • Document Understanding プロジェクト抽出器
    注:

    You can only assign a tag to a deployed project version.

プロセスを自動化する

プロジェクトのバージョンをデプロイすると、ワークフローでモデルを使用できます。

You can do this easily by selecting the desired deployed project version from the list and selecting Open Studio Web or selecting Open Studio Desktop.

注:

This button is not available for projects in Delayed update organizations.

If you are using Document Understanding^TM Cloud APIs, you can also use the project in your API automation. You can do this easily be selecting Integrate via API.

注:

• The Integrate via API button is only active if you have extraction models in your project version.
• The Open Studio Web button is not available in this screen.

If you select Integrate via API, a new window with the code is displayed. Here, you have the option to select your preferred programming language and paste this code into your preferred editor. However, please remember to modify the specified variables before consuming the deployed project via REST APIs.

エクスポート

アノテーションを行ったデータセットをモダン プロジェクトからエクスポートし、以下を行うことができます。

• データセットを異なるテナントまたは組織から別のモダン プロジェクトにインポートする。
• Import them into a classic project. For more information on how to import datasets into a classic project, check the Document Understanding User Guide for classic projects.
  注:

  Datasets exported from modern projects are compatible with classic projects only when training on model version 23.4.0 or newer.

重要:

アノテーション済みで確認済み (緑色の盾アイコン) のデータセットのみがエクスポートされます。

For more information on how to export datasets and migrate your modern projects, check the Migrating modern projects page.