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- Treinar e avaliar simultaneamente um modelo
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Guia do usuário do Document Understanding.
Última atualização 30 de abr de 2024
Treinar e avaliar simultaneamente um modelo
Configure o pipeline de treinamento da seguinte maneira:
- No campo Pipeline type, selecione Full Pipeline run.
- No campo Escolher pacote, selecione o pacote que deseja treinar e avaliar.
- No campo Escolha a versão principal do pacote, selecione uma versão principal para o seu pacote.
- No campo Escolha a versão secundária do pacote, selecione uma versão secundária para seu pacote. É altamente recomendável usar sempre a versão secundária 0 (zero).
- No campo Escolher conjunto de dados de entrada, selecione um conjunto de dados de treinamento representativo.
- No campo Escolher conjunto de dados de avaliação, selecione um conjunto de dados de avaliação representativo.
- Na seção Inserir parâmetros, insira as variáveis de ambiente definidas e usadas por seu pipeline, se houver. Para a maioria dos casos de uso, nenhum parâmetro precisa ser especificado; o modelo está usando técnicas avançadas para encontrar uma configuração de desempenho. No entanto, aqui estão algumas variáveis de ambiente que você pode usar:
auto_retrainingque permite completar o Loop de retreinamento automático; se a variável for definida como True, o conjunto de dados de entrada precisará ser a pasta de exportação associada à sessão de rotulagem na qual os dados são marcados. Se a variável permanecer definida como False, o conjunto de dados de entrada precisará corresponder ao formato de conjunto de dados.model.epochsque personaliza o número de épocas para o pipeline de treinamento (o valor padrão é 100).- Selecione se deseja treinar o pipeline na GPU ou na CPU. O controle deslizante Habilitar GPU está desabilitado por padrão, nesse caso o pipeline é treinado na CPU. O uso de uma GPU para treinamento é pelo menos 10 vezes mais rápido do que usar uma CPU. Além disso, o treinamento na CPU é suportado apenas para conjuntos de dados de até 1000 imagens. Para conjuntos de dados maiores, você precisa treinar usando GPU.
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Selecione uma das opções quando o pipeline deve ser executado: Executar agora, Agendado ou Recorrente. Caso esteja usando a variável
auto_retraining, selecione Recorrente. - Após configurar todos os campos, clique em Criar. O pipeline é criado.
