ai-center
2020.10
false
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- AI Fabric 中的 Document Understanding
- 基本故障排除指南
AI Center
上次更新日期 2024年6月6日
管理 ML 包
重要提示:
上传包之前,请确保已按照此处所述构建包。
在 AI Center™ 中创建 ML 包时,不能使用任何 Python 保留关键字命名,例如
class
、break
、from
、finally
、 global
和 None
等。请务必选择其他名称。列出的示例不完整,因为 class <pkg-name>
和 import <pck-name>
使用了包名称。
按照以下步骤上传已创建的包:
对于上传的模型,如果“启用训练”标记处于“不活动”状态,则在上传模型时,AI Fabric 会根据此处所述的要求验证上传的
.zip
文件。将执行以下三项检查:
- 存在非空根文件夹。
- requirements.txt 文件已存在。
- 根文件夹中存在名为 main.py 的文件,该文件实现了类 Main。进一步验证该类,以实现
__init__
和predict
函数。
成功或失败以及导致失败的任何错误都会显示在“ML 日志”页面中。
对于上传了活跃的“启用训练”标记的模型,除了验证上述要求,AI Fabric 也按照此处描述的要求验证已上传的
.zip
文件。对于这些包,将执行以下两项检查:
- 存在非空根文件夹。
- 根文件夹中存在名为 train.py 的文件,该文件实现了类 Main。进一步验证该类,以实现
__init__
函数和以下函数:train
、evaluate
和save
。
成功或失败以及导致失败的任何错误都会显示在“ML 日志”页面中。
单击列表中的某个包,以前往其“ML 包”>“[ML 包名称]”页面。
在“版本”选项卡中,查看其详细信息:包版本、创建时间、更改日志、状态和参数。
在“管道运行”选项卡中,查看与包的管道运行相关的详细信息:包名称、类型、版本、状态、创建时间、持续时间、分数和其他详细信息。
AI Fabric 还支持包的版本控制和版本管理。上传包后,系统会将该包显示为版本 1.0(假设其主要版本为 1,次要版本为 0)。这有助于区分用户上传的包和通过管道重新训练的包,后者仅更改其次要版本。
按照以下步骤上传已上传的包的新版本:
包的新版本不会直接显示在“ML 包”页面中。您可以在该包的“ML 包详细信息”页面中查看其信息。
注意:上传现有包的新版本时,将创建新的主要版本。例如,如果我上传了第一个包,则上传的版本将为 1.0。上传新版本时,该版本将为 2.0。
当训练管道或完整管道对包版本成功执行时,将创建新的次要版本。例如,如果我已上传包(版本 1.0)并启动训练管道,则完成后“ML 包详细信息”页面将显示版本 1.1,如下所示:
只有当包未部署在技能中,且这些包当前没有管道正在运行时,您才能将包删除。
- 在“ML 包”页面中,单击包旁边的 ⁝,然后选择“删除未部署的版本”。系统会显示确认窗口。
- 在确认窗口中,单击“确定”以删除所选包的所有未部署版本。如果包版本是技能的一部分(处于活动状态),则不会删除该包版本。如果所有版本都处于不活动状态,则将其全部删除。
或
- 在“ML 包”>“[ML 包名称]”页面的“版本”选项卡中,单击包版本旁边的 ⁝,然后选择“删除”。系统会显示确认窗口。
- 在确认窗口中,单击“确定”以删除包的选定版本。如果包版本是技能的一部分(处于活动状态),则不会删除该包版本。如果这是所选包的唯一版本,则包本身也将被删除。