Reverter modelo

Model rollback in Communications Mining, allowing you to revert to a published model version and reset training data annotations to that version's state.

A funcionalidade de reversão do modelo permite que você reverta para uma versão anterior do seu modelo. Dessa forma, você pode redefinir os dados de treinamento, para anotações de rótulo e campo geral, para as anotações usadas para treinar essa versão do modelo.

Importante:

You can only roll back to published model versions.

Uso da reversão do modelo

The model rollback icon is available on the Models page, on all published model versions.

Observação:

The current trained model version is automatically published as a backup. Any annotations captured by a model version that is still training at rollback time are lost.

Para usar a funcionalidade de reversão do modelo, prossiga da seguinte maneira:

1. Selecione o ícone de reversão na versão do modelo para a qual você deseja reverter.

   

2. Selecione Redefinir na caixa de diálogo de confirmação que aparece.

   Observação:

   A caixa de diálogo lembra você para permitir que a versão do modelo atual conclua o treinamento antes de prosseguir.

   

Resultado

Se a reversão for iniciada com sucesso, um banner aparecerá na página.

O que acontece durante a reversão do modelo

Enquanto o modelo estiver revertendo, você não poderá modificar o conjunto de dados. Isso significa que você não pode treinar seu modelo durante esse tempo e aplicar quaisquer rótulos ou campos gerais às mensagens.

Um indicador de aviso aparecerá na parte superior, informando que o modelo está sendo revertido.

Se você tentar modificar seu conjunto de dados, o seguinte banner aparecerá na página, e quaisquer mensagens que tentarmos anotar não terão o rótulo ou campo geral aplicado até que a reversão do modelo seja concluída.

Embora a funcionalidade de reversão ajude você a reverter para uma versão anterior de um modelo, se você cometeu um erro importante em nosso treinamento de modelo, não deve confiar muito nele.

Em vez disso, certifique-se de seguir a metodologia de treinamento de modelo adequada corretamente na primeira vez, pois isso pode nos economizar tempo a longo prazo.