Udostępnij za pośrednictwem

Trenuj model orkiestracji przepływu pracy

  • Artykuł

Szkolenie to proces, w którym model uczy się z oznaczonych wypowiedzi. Po zakończeniu trenowania będzie można wyświetlić wydajność modelu.

Aby wytrenować model, uruchom zadanie szkoleniowe. Tylko zadania ukończone pomyślnie tworzą model. Zadania szkoleniowe wygasają po siedmiu dniach, po tym czasie nie będzie już można pobrać szczegółów zadania. Jeśli zadanie trenowania zostało ukończone pomyślnie i model został utworzony, nie będzie to miało wpływu na wygaśnięcie zadania. Jednocześnie można uruchomić tylko jedno zadanie szkoleniowe i nie można uruchomić innych zadań w tym samym projekcie.

Czasy trenowania mogą wynosić od kilku sekund w przypadku prostych projektów do kilku godzin, gdy osiągniesz maksymalny limit wypowiedzi.

Ocena modelu jest wyzwalana automatycznie po pomyślnym zakończeniu trenowania. Proces oceny rozpoczyna się przy użyciu wytrenowanego modelu do dokonywania przewidywań na wypowiedziach w zestawie testowym i porównuje przewidywane wyniki z dostarczonymi etykietami (co stanowi punkt odniesienia dla prawdy). Wyniki są zwracane, aby można było przejrzeć wydajność modelu.

Wymagania wstępne

  • Pomyślnie utworzono projekt przy użyciu skonfigurowanego konta usługi Azure Blob Storage

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz cykl projektowania projektu.

Dzielenie danych

Przed rozpoczęciem procesu trenowania oznaczone etykietami wypowiedzi w projekcie są podzielone na zestaw szkoleniowy i zestaw testów. Każdy z nich pełni inną funkcję. Zbiór treningowy jest używany do trenowania modelu. Jest to zbiór, z którego model uczy się oznaczonych wypowiedzi. Zestaw testów to zestaw ślepy, który nie jest wprowadzany do modelu podczas trenowania, ale tylko podczas oceny.

Po pomyślnym wytrenowaniu modelu, model można użyć do dokonywania przewidywań na podstawie wypowiedzi w zestawie testowym. Te przewidywania są używane do obliczania metryk oceny.

Zaleca się upewnienie się, że wszystkie intencje są odpowiednio reprezentowane zarówno w zestawie treningowym, jak i testowym.

Proces orkiestracji obsługuje dwie dostępne metody dzielenia danych:

  • Automatyczne dzielenie zestawu testowego z danych treningowych: system podzieli oznakowane dane między zestawy treningowe i testowe, zgodnie z wybranymi procentami. Zalecany podział procentowy wynosi 80% na potrzeby trenowania i 20% na potrzeby testowania.

Uwaga

Jeśli wybierzesz opcję Automatycznego podziału zestawu testowego z danych treningowych, tylko dane przypisane do zestawu treningowego zostaną podzielone zgodnie z podanymi procentami.

  • Użyj ręcznego podziału danych treningowych i testowych: ta metoda umożliwia użytkownikom zdefiniowanie, które wypowiedzi powinny należeć do tego zestawu. Ten krok jest włączony tylko w przypadku dodania wypowiedzi do zestawu testów podczas etykietowania.

Uwaga

W zestawie danych szkoleniowych można dodawać tylko wypowiedzi dla intencji, które nie są połączone.

Trenowanie modelu

Rozpoczynanie zadania szkoleniowego

Aby rozpocząć trenowanie modelu z poziomu programu Language Studio:

  1. Wybierz pozycję Zadania treningowe z menu po lewej stronie.

  2. Wybierz pozycję Start a training job (Rozpocznij zadanie szkoleniowe) z górnego menu.

  3. Wybierz pozycję Train a new model (Trenowanie nowego modelu ) i wpisz nazwę modelu w polu tekstowym. Możesz również zastąpić istniejący model , wybierając tę opcję i wybierając model, który chcesz zastąpić z menu rozwijanego. Zastępowanie wytrenowanego modelu jest nieodwracalne, ale nie wpłynie to na obecnie wdrożone modele, dopóki nie wdrożysz nowego modelu.

    Jeśli włączyłeś projekt na ręczne dzielenie danych podczas tagowania wypowiedzi, pojawią się dwie opcje dzielenia danych:

    • Automatyczne dzielenie zestawu testowego od danych treningowych: Twoje oznaczone wypowiedzi zostaną losowo podzielone między zestawy testowe i treningowe zgodnie z wybranymi procentami. Domyślny podział procentowy wynosi 80% na potrzeby trenowania i 20% na potrzeby testowania. Aby zmienić te wartości, wybierz zestaw, który chcesz zmienić, i wpisz nową wartość.

    Uwaga

    Jeśli wybierzesz opcję Automatyczne rozdzielenie zestawu testowego od danych treningowych, tylko wypowiedzi w zestawie treningowym zostaną podzielone zgodnie z podanymi wartościami procentowymi.

    • Użyj ręcznego podziału danych treningowych i testowych: przypisz każdą wypowiedź do zestawu treningowego lub testowego podczas kroku tagowania projektu.

    Uwaga

    Opcja ręcznego dzielenia danych treningowych i testowych będzie dostępna dopiero po dodaniu wypowiedzi do zestawu testowego na stronie danych tagu. W przeciwnym razie zostanie ona wyłączona.

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę modelu uczenia maszynowego dla projektów interpretacji języka konwersacyjnego.

  4. Wybierz przycisk Trenuj.

Uwaga

  • Tylko pomyślnie ukończone zadania szkoleniowe będą generować modele.
  • Trenowanie może potrwać od kilku minut do kilku godzin na podstawie rozmiaru oznakowanych danych.
  • Jednocześnie może być uruchomione tylko jedno zadanie treningowe. Nie można uruchomić innego zadania szkoleniowego w ramach tego samego projektu, dopóki działające zadanie nie zostanie ukończone.

Pobierz status zadania szkoleniowego

Wybierz identyfikator zadania szkoleniowego z listy. Zostanie wyświetlone okienko boczne, w którym można sprawdzić postęp trenowania, stan zadania i inne szczegóły dotyczące tego zadania.

Anuluj zadanie treningowe

Aby anulować zadanie szkoleniowe w Language Studio, przejdź do strony Szkolenie modelu. Wybierz zadanie szkoleniowe, które chcesz anulować, a następnie wybierz pozycję Anuluj z górnego menu.

Następne kroki