Sobre pipelines

Document Understanding^TM ML packages can run all three types of pipelines:

• Pipelines de treinamento
• Pipelines de avaliação
• Pipelines completos

Once completed, a pipeline run has associated outputs and logs. To check this information, in the Pipelines tab from the left sidebar, select a pipeline to open the Pipeline view which consists of:

• the Pipeline details such as type, ML Package name and version, dataset, GPU usage, parameters, and execution time
• the Outputs pane; this always includes a _results.json file containing a summary of the Pipeline details
• the Logs page; the logs can also be obtained in the ML Logs tab from the left sidebar

Os pipelines de treinamento ou os pipelines completos também podem ser usados para:

• Fine-tune ML models with data from Validation Station

Termos e definições

Treinamento:

Treinar um modelo do zero, ou seja, usando o pacote DocumentUnderstanding ML no AI Center.

Retreinamento:

Treinamento usando um modelo base pré-treinado, ou seja, usando um dos outros pacotes de ML de extração de documentos no AI Center, como faturas, recibos, pedidos de compra etc.

Retreinamento automático:

Este é o nome de uma variável de ambiente que pode ser definida ao criar um pipeline no AI Center que permite que o pipeline use automaticamente o conjunto de dados exportado mais recente para treinamento. Essa variável é independente se esse conjunto de dados inclui dados do Validation Station ou não.

Ajuste fino:

Treinar ou retreinar um modelo usando um conjunto de dados que inclui dados provenientes do Validation Station.

Ajuste de fino automático:

Usando o recurso de variável de ambiente de retreinamento automático para treinar automaticamente um modelo usando dados recebidos do Validation Station usando o recurso de exportação agendada do Document Manager.