프로젝트 버전 관리
참고 항목
이 문서는 Azure AI 언어의 다음 사용자 지정 기능에 적용됩니다.
- 대화형 언어 이해
- 사용자 지정 텍스트 분류
- 사용자 지정 NER
- 오케스트레이션 워크플로
프로젝트 빌드는 일반적으로 점진적으로 이루어집니다. 각 단계에서 의도, 엔터티, 레이블 및 데이터를 추가, 제거 또는 편집할 수 있습니다. 학습할 때마다 현재 프로젝트 상태의 스냅샷이 생성되어 모델을 생성합니다. 해당 모델은 언제든지 다시 로드할 스냅샷을 저장합니다. 모든 모델은 자체 버전의 프로젝트 역할을 합니다.
예를 들어, 프로젝트에 10개의 의도 및/또는 항목과 50개의 학습 문서 또는 발화가 있는 경우 v1이라는 모델을 만들도록 학습시킬 수 있습니다. 그런 다음 프로젝트를 변경하여 학습 데이터의 수를 변경할 수 있습니다. 프로젝트를 다시 학습시켜 v2라는 새 모델을 만들 수 있습니다. v2에서 변경한 사항이 마음에 들지 않고 모델 v1에서 중단한 부분부터 계속하려면 v1의 모델 데이터를 다시 프로젝트로 로드하면 됩니다. Language Studio와 API를 통해 모델의 데이터를 로드할 수 있습니다. 완료되면 프로젝트는 학습 데이터의 원래 양과 형식을 갖게 됩니다.
프로젝트 데이터가 학습된 모델에 저장되지 않으면 손실될 수 있습니다. 예를 들어, 모델 v1을 로드한 경우 이제 프로젝트에 학습에 사용된 데이터가 있습니다. 그런 다음 모델을 변경하고 학습하지 않고 v2를 로드하면 특정 스냅샷에 저장되지 않았기 때문에 해당 변경 내용을 잃게 됩니다.
새로운 데이터 스냅샷으로 모델을 덮어쓰면 해당 모델의 이전 상태로 되돌릴 수 없습니다.
모든 모델에 대한 데이터를 로컬로 내보낼 수 있는 옵션이 항상 있습니다.
데이터 위치
모델 버전의 데이터는 사용 중인 사용자 지정 기능에 따라 다른 위치에 저장됩니다.
사용자 지정 명명된 엔터티 인식에서 스냅샷에 저장되는 데이터는 레이블 파일입니다.
다음 단계
다음에 대한 모델 데이터를 로드하거나 내보내는 방법을 알아봅니다.