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- Guia básico de solução de problemas
Gerenciar pacotes de ML
Antes de carregar pacotes, certifique-se de que eles tenham sido criados conforme especificado aqui.
class
, break
, from
, finally
, global
, None
, etc. Certifique-se de escolher outro nome. Os exemplos listados não estão completos, pois o nome do pacote é usado para class <pkg-name>
e import <pck-name>
.
Siga essas etapas para carregar um pacote já criado:
.zip
carregado em relação aos requisitos descritos aqui. As três verificações a seguir são realizadas:
- Existe uma pasta raiz não vazia.
- Existe um arquivo requirements.txt.
- Existe um arquivo chamado main.py na pasta raiz, que implementa uma classe Main. A classe é validada adicionalmente para implementar uma função
predict
e uma função__init__
.
Sucesso ou falha, juntamente com quaisquer erros que o causaram, são exibidos na página Logs de ML.
.zip
carregado em relação aos requisitos descritos aqui. Para esses pacotes, são realizadas as duas verificações a seguir:
- Existe uma pasta raiz não vazia.
- Existe um arquivo chamado train.py na pasta raiz, que implementa uma classe Main. A classe é validada adicionalmente para implementar uma função
__init__
e as seguintes funções:train
,evaluate
esave
.
Sucesso ou falha, juntamente com quaisquer erros que o causaram, são exibidos na página Logs de ML.
Clique em um pacote na lista para navegar até sua página Pacote de ML > [Nome do pacote de ML].
Na guia Versão, visualize seus detalhes: versão do pacote, tempo de criação, log de alterações, status e argumentos.
Na guia Execuções do pipeline, visualize os detalhes relacionados às execuções do pipeline do pacote: nome do pacote, tipo, versão, status, tempo de criação, duração, pontuação e detalhes adicionais.
O AI Fabric também suporta o controle de versões e gerenciamento de versões de pacotes. Quando um pacote é carregado, ele é exibido como a versão 1.0 desse pacote (dizemos que sua versão principal é 1 e a versão secundária é 0). Isso ajuda a diferenciar pacotes carregados pelos usuários e pacotes retreinados por meio de pipelines, com estes últimos apenas alterando sua versão secundária.
Siga essas etapas para carregar uma nova versão para um pacote já carregado:
A nova versão do pacote não é visível diretamente na página Pacotes de ML. É possível visualizar suas informações dentro da página Detalhes do pacote de ML para esse pacote.
Quando um pipeline de treinamento ou um pipeline completo é executado com sucesso em uma versão do pacote, uma nova versão secundária é criada. Por exemplo, se eu tiver carregado um pacote (versão 1.0) e iniciar um pipeline de treinamento, a versão 1.1 é exibida após a conclusão na página Detalhes do pacote de ML, conforme abaixo:
Na aba Versão da página Pacote de ML > [Nome do pacote de ML], clique no ícone de informações ao lado de uma versão do pacote. A janela Argumentos para > [Nome do pacote de ML] > [Versão do pacote de ML] é exibida.
O tipo de entrada e as descrições da entrada e da saída da versão do pacote selecionado são exibidos. Observe que não é possível editar os valores.
Os pacotes só podem ser excluídos se não forem implantados dentro de uma habilidade e se nenhum pipeline estiver atualmente em execução nesses pacotes.
- Na página Pacotes de ML, clique em ⁝ ao lado de um pacote e selecione Excluir versões não implantadas.Uma janela de confirmação será exibida.
- Na janela de confirmação, clique em OK para excluir todas as versões não implantadas do pacote selecionado. Se uma versão do pacote fizer parte de uma habilidade (ela está ativa), ela NÃO será excluída. Se todas as versões estiverem inativas, todas elas serão excluídas.
OU
- Na guia Versão da página Pacote de ML > [Nome do pacote de ML], clique em ⁝ ao lado de uma versão de pacote e selecione Excluir. Uma janela de confirmação será exibida.
- Na janela de confirmação, clique em OK para excluir a versão selecionada do pacote. Se uma versão do pacote fizer parte de uma habilidade (ela está ativa), ela NÃO será excluída. Se essa for a única versão para o pacote selecionado, o próprio pacote também será excluído.