Fixação e marcação com tags de uma versão de modelo

Observação: você deve ter atribuído as permissões Origem - Leitura e Conjunto de dados - Leitura como usuário do Automation Cloud ou as permissões Visualizar origens e Visualizar rótulos como um usuário legado.

Toda vez que você treina a plataforma em seus dados, ou seja, anotando qualquer mensagem, uma nova versão do modelo associado ao seu conjunto de dados é criada. Como esses modelos são grandes e complexos, as versões anteriores não são armazenadas automaticamente em nossos bancos de dados, simplesmente porque os requisitos de armazenamento seriam incrivelmente grandes.

A versão mais recente do modelo sempre estará prontamente disponível, mas os usuários podem fixar uma versão específica do modelo que gostariam de salvar. Eles também podem optar por marcar modelos fixados com uma tag Live ou Staging .

Motivos para fixar uma versão do modelo

1. Fixar um modelo fornece determinismo sobre previsões, especialmente para quando você está usando Streams. Isso significa que você pode ter confiança nas pontuações de precisão e recall para esta versão do modelo, e os eventos de treinamento futuros não as alterarão.
2. Na página Validação , você pode visualizar as pontuações de validação para versões anteriores do modelo fixado. Isso permite que você compare as pontuações ao longo do tempo e observe como seu treinamento melhorou seu modelo.

Fixação de uma versão do modelo

Para fixar uma versão de modelo:

1. Navegue até a página modelos usando a barra de navegação.
2. Selecione a alternância do PIN para salvar a versão do modelo atual.

Atualizando a tag para uma versão de modelo

Para atualizar a tag para uma versão de modelo, proceda da seguinte forma:

1. Selecione a seta para Tags em qualquer modelo fixado.
2. Selecione Ativo ou Staging, dependendo do status do modelo fixado em qualquer implantação downstream.