Uso de un modelo de predicción
Una vez entrenado y publicado el modelo, estará listo para su uso.
Ejecutar su modelo de predicción
Para ejecutar su modelo de predicción, vaya a la página de configuración del modelo y seleccione Ejecutar ahora.
Programación de la ejecución y del reentrenamiento (versión preliminar)
[Este tema es documentación preliminar y está sujeto a modificaciones.]
Puede utilizar la característica de programación del reentrenamiento para entrenar modelos de predicción para que el rendimiento no se reduzca con el tiempo. Los usuarios pueden usar la función de ejecución programada para inferir filas en función de sus propias condiciones y uso de la aplicación. Esto ayuda a los usuarios a usar unidades de AI Builder de forma más eficaz.
Por ejemplo, si sus datos cambian semanalmente, puede programar el modelo para que se entrene semanalmente. No tiene sentido inferir los mismos datos todos los días, por lo que probablemente programará la inferencia semanal para que se alinee con la programación del entrenamiento.
Abra la pantalla Programación en la página de detalles del modelo en Sincronización de bases de datos. Alternativamente, seleccione la pestaña Configuración en la barra de menú en la página de detalles del modelo.
Al seleccionar el vínculo en Sincronización de la base de datos, en la siguiente pantalla que aparece se enumeran las opciones de programación para Ejecutar. Cambie entre las pestañas Ejecutar y Volver a entrenar para ver o modificar sus programaciones correspondientes.
Puede establecer una cadencia de ejecución o de reentrenamiento diaria, semanal o mensual. Si no quiere ejecutar la predicción ni volver a entrenar el modelo en este momento, puede establecer la opción Nunca. Otras razones para establecer la cadencia en Nunca puede ser que tenga problemas de datos en sentido ascendente y no quiera afectar negativamente procesos de negocio, o simplemente no quiero usar el modelo.
Nota
Al programar el modelo para volver a entrenarlo, se crea un flujo para programar el entrenamiento. Es conveniente no actualizar el flujo asociado a la programación de reentrenamiento de AI Builder. AI Builder administra el flujo a través de la experiencia de programación del reentrenamiento.
Si realiza cambios en la configuración de Programación>Volver a entrenar AI Builder, el flujo asociado se sustituye por uno nuevo.
Predicción en tiempo real
Además de las inferencias de predicción programadas, AI Builder admite la predicción en tiempo real. Aunque la predicción programada en una cadencia diaria puede funcionar en algunos escenarios, hay ocasiones en las que es necesario ejecutar la predicción en tiempo real. Supongamos que su empresa minorista quiere saber si un pedido se entregará a tiempo. Si los procesos de creación y finalización de pedidos se producen en un breve intervalo de tiempo, necesitará que la predicción de entrega se realice durante el proceso de finalización. A continuación, puede decidir si quiere usar un tipo de envío más rápido. La predicción en tiempo real le proporciona la información en el momento en que la necesita.
Los modelos de predicción de AI Builder creados después del 2 de abril del 2020 están habilitados para la predicción en tiempo real. Una predicción en tiempo real de un modelo es una llamada sincrónica a AI Builder. AI Builder admite la predicción en tiempo real por valor y por referencia. La operación de predicción acepta una observación de entrada única en la carga de la solicitud y devuelve la predicción de forma sincrónica en la respuesta.
¿Qué ocurre con los modelos existentes?
Los modelos de predicción creados antes del 2 de abril de 2020 no admiten la predicción en tiempo real. Vuelva a crear los modelos creados antes de esta fecha para poder usar la capacidad de predicción en tiempo real.
Procedimiento para usar la predicción en tiempo real
Para usar la predicción en tiempo real, cree un flujo en Power Automate. Más información: Usar un modelo de predicción en Power Automate
Información relacionada
Entrenar el modelo en AI Builder
Publicar el modelo en AI Builder