プロジェクトのバージョン管理
Note
この記事は、Azure AI Language の次のカスタム機能に適用されます。
- 会話言語理解
- カスタム テキスト分類
- カスタム NER
- オーケストレーション ワークフロー
通常、プロジェクトのビルドは増分で行われます。 各ステージで、意図、エンティティ、ラベル、データを追加、削除、または編集できます。 トレーニングを行うたびに、現在のプロジェクト状態のスナップショットが作成され、モデルが生成されます。 このモデルでは、いつでも読み込まれるスナップショットが保存されます。 すべてのモデルは、プロジェクトの独自のバージョンとして機能します。
たとえば、プロジェクトに 10 個の意図やエンティティがあり、50 個のトレーニング ドキュメントまたは発話がある場合は、 v1 という名前のモデルを作成するようにトレーニングできます。 その後、プロジェクトに変更を加えて、トレーニング データの数を変更できます。 プロジェクトをもう一度トレーニングして v2 という名前の新しいモデルを作成できます。 v2 で行った変更が気に入らない場合、モデル v1 で中断した場所から続行する場合は、v1 からプロジェクトにモデル データを読み込むだけで済みます。 Language Studio と API の両方を使用して、モデルのデータを読み込む可能性があります。 完了すると、プロジェクトには元の量と種類のトレーニング データが含まれます。
トレーニング済みのモデルにプロジェクト データが保存されていない場合は、失われる可能性があります。 たとえば、モデル v1 を読み込んだ場合、プロジェクトにトレーニングに使用されたデータが含まれるようになりました。 その後、変更を行い、モデル v2 をトレーニングしなくて読み込んだ場合、特定のスナップショットに保存されていないため、それらの変更は失われます。
データの新しいスナップショットでモデルを上書きした場合、そのモデルの以前の状態に戻すことはできません。
すべてのモデルのデータをローカルにエクスポートするオプションは常にあります。
データの場所
モデル バージョンのデータは、使用しているカスタムフィーチャーに応じて異なる場所に保存されます。
カスタム固有表現認識では、スナップショットに保存されるデータはラベル ファイルです。
次のステップ
次の目的でモデル データを読み込むか、エクスポートする方法について説明します：