Migrowanie z usługi Language Understanding (LUIS) do interpretacji języka konwersacyjnego (CLU)
Omówienie języka konwersacyjnego (CLU) to oparta na chmurze oferta sztucznej inteligencji w języku sztucznej inteligencji platformy Azure. Jest to najnowsza generacja usługi Language Understanding (LUIS) i zapewnia zgodność wsteczną z wcześniej utworzonymi aplikacjami usługi LUIS. Clu wykorzystuje najnowocześniejsze analizy uczenia maszynowego, aby umożliwić użytkownikom tworzenie niestandardowego modelu interpretacji języka naturalnego na potrzeby przewidywania intencji i jednostek w wypowiedziach konwersacyjnych.
Clu oferuje następujące korzyści w porównaniu z usługą LUIS:
- Ulepszona dokładność dzięki najnowocześniejszemu modelowi uczenia maszynowego w celu uzyskania lepszej klasyfikacji intencji i wyodrębniania jednostek. Usługa LUIS wymagała więcej przykładów, aby uogólnić niektóre pojęcia w intencjach i jednostkach, podczas gdy bardziej zaawansowane uczenie maszynowe CLU zmniejsza obciążenie klientów, wymagając znacznie mniejszej ilości danych.
- Obsługa wielojęzycznych szkoleń i uczenia modeli. Trenowanie projektów w jednym języku i natychmiastowe przewidywanie intencji i jednostek w 96 językach.
- Łatwość integracji z różnymi projektami CLU i niestandardowymi projektami odpowiedzi na pytania przy użyciu przepływu pracy orkiestracji.
- Możliwość dodawania danych testowych w środowisku przy użyciu programu Language Studio i interfejsów API na potrzeby oceny wydajności modelu przed wdrożeniem.
Aby rozpocząć, możesz utworzyć nowy projekt lub zmigrować aplikację usługi LUIS.
Porównanie usług LUIS i CLU
W poniższej tabeli przedstawiono porównanie równoległe między funkcjami usług LUIS i CLU. Wyróżnia również zmiany w aplikacji usługi LUIS po przeprowadzeniu migracji do funkcji CLU. Wybierz połączoną koncepcję, aby dowiedzieć się więcej o zmianach.
| Funkcje usługi LUIS | Funkcje CLU | Po migracji |
|---|---|---|
| Jednostki uczenie maszynowe i ustrukturyzowane uczenie maszynowe | Poznane składniki jednostki | Jednostki wyuczone maszynowo bez jednostek podrzędnych zostaną przeniesione jako jednostki CLU. Jednostki uczenia maszynowego ze strukturą będą przenosić tylko węzły liścia (podrzędne najniższego poziomu, które nie mają własnych podzadań) jako jednostki w usłudze CLU. Nazwa jednostki w usłudze CLU będzie nazwą podentencji połączoną z elementem nadrzędnym. Na przykład Order.Size |
| Wyświetlanie listy, wstępnie utworzonych jednostek, wyrażeń regularnych i wstępnie utworzonych | Wyświetlanie listy, wstępnie utworzonych składników jednostki, wyrażeń regularnych i wstępnie utworzonych | Jednostki list, regex i wstępnie utworzone zostaną przeniesione jako jednostki w jednostce CLU z wypełnionym składnikiem jednostki na podstawie typu jednostki. |
Pattern.Any Podmioty |
Obecnie niedostępne | Pattern.Any jednostki zostaną usunięte. |
| Pojedyncza kultura dla każdej aplikacji | Modele wielojęzyczne umożliwiają korzystanie z wielu języków dla każdego projektu. | Podstawowy język projektu zostanie ustawiony jako kultura aplikacji usługi LUIS. Projekt można wytrenować, aby rozszerzyć go na różne języki. |
| Role jednostki | Role nie są już potrzebne. | Role jednostek zostaną przeniesione jako jednostki. |
| Ustawienia dla: normalizowanie interpunkcji, normalizowanie znaków diakrytycznych, normalizowanie formularza wyrazu, używanie wszystkich danych treningowych | Ustawienia nie są już potrzebne. | Ustawienia nie zostaną przeniesione. |
| Wzorce i funkcje listy fraz | Wzorce i funkcje listy fraz nie są już potrzebne. | Wzorce i funkcje listy fraz nie zostaną przeniesione. |
| Funkcje jednostki | Składniki jednostki | Lista lub wstępnie utworzone jednostki dodane jako funkcje do jednostki zostaną przeniesione jako dodane składniki do tej jednostki. Funkcje jednostki nie zostaną przeniesione dla intencji. |
| Intencje i wypowiedzi | Intencje i wypowiedzi | Wszystkie intencje i wypowiedzi zostaną przeniesione. Wypowiedzi zostaną oznaczone etykietą z przekazanymi jednostkami. |
| Identyfikatory GUID aplikacji | Nazwy projektów | Projekt zostanie utworzony dla każdej migrowania aplikacji o nazwie aplikacji. Wszystkie znaki specjalne w nazwach aplikacji zostaną usunięte w clu. |
| Wersje | Za każdym razem, gdy trenujesz, model jest tworzony i działa jako wersja projektu. | Projekt zostanie utworzony dla wybranej wersji aplikacji. |
| Ocena przy użyciu testowania wsadowego | Ocena przy użyciu zestawów testowania | Dodanie zestawu danych do testowania będzie wymagane. |
| Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC) dla zasobów usługi LUIS | Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC) dostępna dla zasobów języka | Kontrola dostępu oparta na rolach zasobów językowych musi zostać ręcznie dodana po migracji. |
| Tryb trenowania pojedynczego | Standardowe i zaawansowane tryby trenowania | Trenowanie będzie wymagane po migracji aplikacji. |
| Dwa miejsca publikowania i publikowanie wersji | Dziesięć miejsc wdrożenia z niestandardowym nazewnictwem | Wdrożenie będzie wymagane po migracji i trenowaniu aplikacji. |
| Obsługa interfejsów API tworzenia i zestawu SDK usługi LUIS na platformie .NET, python, Java i Node.js | Interfejsy API REST tworzenia clu. | Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł Szybki start, aby uzyskać informacje na temat interfejsów API tworzenia clu. Refaktoryzacja będzie konieczna do korzystania z interfejsów API tworzenia clu. |
| Interfejsy API i zestaw SDK środowiska uruchomieniowego usługi LUIS obsługują platformy .NET, Python, Java i Node.js | Interfejsy API środowiska uruchomieniowego CLU. Obsługa zestawu SDK środowiska uruchomieniowego CLU dla platformy .NET i języka Python. | Aby uzyskać więcej informacji, zobacz , jak wywołać interfejs API . Refaktoryzacja będzie konieczna do użycia odpowiedzi interfejsu API środowiska uruchomieniowego CLU. |
Migrowanie aplikacji usługi LUIS
Wykonaj poniższe kroki, aby przeprowadzić migrację aplikacji usługi LUIS przy użyciu portalu usługi LUIS lub interfejsu API REST.
Migrowanie aplikacji usługi LUIS przy użyciu portalu usługi LUIS
Wykonaj następujące kroki, aby rozpocząć migrację przy użyciu portalu usługi LUIS:
Po zalogowaniu się do portalu usługi LUIS kliknij przycisk na banerze w górnej części ekranu, aby uruchomić kreatora migracji. Migracja spowoduje skopiowanie tylko wybranych aplikacji usługi LUIS do clu.
Karta Przegląd migracji zawiera krótkie wyjaśnienie interpretacji języka konwersacyjnego i jego korzyści. Naciśnij przycisk Dalej, aby kontynuować.
Określ zasób języka, do którego chcesz przeprowadzić migrację aplikacji usługi LUIS. Jeśli zasób języka został już utworzony, wybierz subskrypcję platformy Azure, a następnie zasób języka, a następnie wybierz pozycję Dalej. Jeśli nie masz zasobu Język, kliknij link, aby utworzyć nowy zasób języka. Następnie wybierz zasób i wybierz przycisk Dalej.
Wybierz wszystkie aplikacje usługi LUIS, które chcesz przeprowadzić migrację, i określ każdą z ich wersji. Wybierz Dalej. Po wybraniu aplikacji i wersji zostanie wyświetlony komunikat informujący o wszelkich funkcjach, które nie zostaną przeniesione z aplikacji usługi LUIS.
Uwaga
Znaki specjalne nie są obsługiwane przez interpretację języka konwersacyjnego. Wszystkie znaki specjalne w wybranych nazwach aplikacji usługi LUIS zostaną usunięte w nowych migrowanych aplikacjach.
Przejrzyj wybrane zasoby językowe i aplikacje usługi LUIS. Wybierz pozycję Zakończ , aby przeprowadzić migrację aplikacji.
Okno podręczne umożliwia śledzenie stanu migracji aplikacji. Aplikacje, które nie rozpoczęły migracji, będą miały stan Nie uruchomiono. Aplikacje, które rozpoczęły migrację, będą miały stan W toku, a po zakończeniu migracji ich stan to Powodzenie. Aplikacja nie powiodła się oznacza, że należy powtórzyć proces migracji. Po zakończeniu migracji dla wszystkich aplikacji wybierz pozycję Gotowe.
Po przeprowadzeniu migracji aplikacji możesz wykonać następujące kroki:
Często zadawane pytania
Która wersja JSON usługi LUIS jest obsługiwana przez clu?
Funkcja CLU obsługuje model JSON w wersji 7.0.0. Jeśli format JSON jest starszy, najpierw należy go zaimportować do usługi LUIS, a następnie wyeksportować z usługi LUIS z najnowszą wersją.
Czym różnią się jednostki w usłudze CLU?
W jednostce CLU może mieć wiele składników jednostki, które są różnymi metodami wyodrębniania. Te składniki są następnie łączone razem przy użyciu reguł, które można zdefiniować. Dostępne składniki to:
- Poznane: Odpowiednik jednostek uczenia maszynowego w usłudze LUIS, etykiety służą do trenowania modelu nauczonego maszynowo do przewidywania jednostki na podstawie zawartości i kontekstu podanych etykiet.
- Lista: Podobnie jak jednostki listy w usłudze LUIS, składniki listy dokładnie pasują do zestawu synonimów i mapują je z powrotem na znormalizowaną wartość nazywaną kluczem listy.
- Wstępnie utworzone: wstępnie utworzone składniki umożliwiają zdefiniowanie jednostki ze wstępnie utworzonymi ekstraktorami dla typowych typów dostępnych zarówno w usłudze LUIS, jak i CLU.
- Wyrażenie regularne: Składniki wyrażeń regularnych używają wyrażeń regularnych do przechwytywania niestandardowych wzorców zdefiniowanych dokładnie tak jak jednostki wyrażeń regularnych w usłudze LUIS.
Jednostki w usłudze LUIS zostaną przeniesione jako jednostki o tej samej nazwie w usłudze CLU z przeniesionymi równoważnymi składnikami.
Po przeprowadzeniu migracji węzły liści uczenia maszyny ustrukturyzowanej i podrzędne na poziomie dolnym zostaną przeniesione do nowego modelu CLU, podczas gdy wszystkie jednostki nadrzędne i jednostki wyższego poziomu zostaną zignorowane. Nazwa jednostki będzie nazwą jednostki najwyższego poziomu połączoną z jednostką nadrzędną.
Przykład:
Jednostka usługi LUIS:
- Zamówienie pizzy
- Polewa
- Rozmiar
Migrowana jednostka usługi LUIS w jednostce CLU:
- Pizza Order.Topping
- Pizza Order.Size
Nie można również oznaczyć etykietą 2 różnych jednostek w clu dla tego samego zakresu znaków. Poznane składniki w clu wykluczają się wzajemnie i nie zapewniają nakładających się przewidywań tylko dla poznanych składników. Podczas migracji aplikacji usługi LUIS etykiety jednostek, które nakładały się na siebie, zachowały najdłuższą etykietę i ignorowały inne.
Aby uzyskać więcej informacji na temat składników jednostki, zobacz Entity components (Składniki jednostki).
W jaki sposób role jednostek są przenoszone do jednostki CLU?
Role zostaną przeniesione jako odrębne jednostki wraz z ich oznaczonymi wypowiedziami. Każdy typ jednostki roli określi, który składnik jednostki zostanie wypełniony. Na przykład rola jednostki listy zostanie przeniesiona jako jednostka o takiej samej nazwie jak rola z wypełnionym składnikiem listy.
Jak funkcje jednostki są przenoszone w clu?
Jednostki używane jako funkcje intencji nie zostaną przeniesione. Jednostki używane jako funkcje dla innych jednostek wypełnią odpowiedni składnik jednostki. Jeśli na przykład jednostka listy o nazwie SizeList została użyta jako funkcja do jednostki wyuczonej maszynowo o nazwie Size, jednostka Size zostanie przeniesiona do jednostki CLU z wartościami listy z SizeList dodanymi do składnika listy. To samo dotyczy wstępnie utworzonych i wstępnie wyrażeń regularnych.
W jaki sposób współczynnik ufności jednostki różni się w jednostce CLU?
Każda wyodrębniona jednostka ma 100% współczynnik ufności i dlatego oceny ufności jednostek nie powinny być używane do podejmowania decyzji między jednostkami.
W jaki sposób funkcja rozumienia języka konwersacji jest wielojęzyczna?
Projekty interpretacji języka konwersacyjnego akceptują wypowiedzi w różnych językach. Ponadto możesz wytrenować model w jednym języku i rozszerzyć go w celu przewidywania w innych językach.
Przykład:
Wypowiedź szkoleniowa (angielski): Jak jesteś?
Intencja oznaczona etykietą: Powitanie
Wypowiedź środowiska uruchomieniowego (francuski): Komentarz ça va?
Przewidywana intencja: Powitanie
Jak dokładność funkcji CLU jest lepsza niż usługa LUIS?
Clu używa najnowocześniejszych modeli w celu zwiększenia wydajności uczenia maszynowego różnych modeli klasyfikacji intencji i wyodrębniania jednostek.
Te modele są niewrażliwe na drobne odmiany, usuwając potrzebę następujących ustawień: Normalizacja interpunkcji, normalizacja znaków diakrytycznych, normalizacja formularza wyrazu i używanie wszystkich danych treningowych.
Ponadto nowe modele nie obsługują funkcji listy fraz, ponieważ nie wymagają już dodatkowych informacji od użytkownika w celu zapewnienia semantycznie podobnych słów w celu uzyskania lepszej dokładności. Wzorce były również używane do zapewniania ulepszonej klasyfikacji intencji przy użyciu technik dopasowywania opartych na regułach, które nie są niezbędne w nowym modelu modelu. Poniższe pytanie wyjaśnia to bardziej szczegółowo.
Co zrobić, jeśli funkcje, których używam w usłudze LUIS, nie są już obecne?
Istnieje kilka funkcji, które były obecne w usłudze LUIS, które nie będą już dostępne w usłudze CLU. Obejmuje to możliwość wykonywania inżynierii cech, posiadania wzorców i wzorca.dowolnych jednostek i jednostek strukturalnych. Jeśli masz zależności od tych funkcji w usłudze LUIS, skorzystaj z następujących wskazówek:
Wzorce: wzorce zostały dodane w usłudze LUIS w celu ułatwienia klasyfikacji intencji przez definiowanie wypowiedzi szablonu wyrażeń regularnych. Obejmowało to możliwość definiowania tylko intencji wzorca (bez przykładów wypowiedzi). Clu jest w stanie uogólnić, wykorzystując najnowocześniejsze modele. Możesz podać kilka wypowiedzi, które pasują do określonego wzorca do intencji w clu, i będzie prawdopodobnie klasyfikować różne wzorce jako górną intencję bez potrzeby wypowiedzi szablonu wzorca. Upraszcza to formułowanie tych wzorców, które były ograniczone w usłudze LUIS i zapewnia lepsze środowisko klasyfikacji intencji.
Funkcje listy fraz: możliwość kojarzenia funkcji miała głównie na celu pomoc w klasyfikacji intencji przez wyróżnienie kluczowych elementów/funkcji do użycia. Nie jest to już wymagane, ponieważ głębokie modele używane w clu mają już możliwość identyfikowania elementów, które są nieodłączne w języku. Z kolei usunięcie tych funkcji nie będzie miało wpływu na zdolność klasyfikacji modelu.
Jednostki ustrukturyzowane: możliwość definiowania jednostek strukturalnych była głównie umożliwiająca analizowanie wieloszczepowych wypowiedzi. Dzięki różnym możliwościom jednostek podrzędnych usługa LUIS potrzebowała wszystkich różnych kombinacji jednostek do zdefiniowania i przedstawienia modelu jako przykładów. W usłudze CLU te jednostki ustrukturyzowane nie są już obsługiwane, ponieważ nakładające się składniki nie są obsługiwane. Istnieje kilka możliwych metod obsługi tych wyodrębnień strukturalnych:
- Niejednoznaczne wyodrębniania: w większości przypadków wykrywanie jednostek liści wystarczy, aby zrozumieć wymagane elementy w pełnym zakresie. Na przykład jednostka ustrukturyzowana, taka jak Trip , która w pełni obejmowała źródło i miejsce docelowe (Londyn do Nowego Jorku lub Domu do pracy) można zidentyfikować z poszczególnymi przedziałami przewidywanymi dla źródła i miejsca docelowego. Ich obecność jako indywidualne przewidywania informuje o jednostce Trip .
- Niejednoznaczne wyodrębniania: gdy granice różnych jednostek podrzędnych nie są bardzo jasne. Aby zilustrować, weź przykład "Chcę zamówić pizzę pepperoni i dodatkową pizzę wegetariańską sera". Podczas gdy różne typy pizzy, a także modyfikacje toppingu można wyodrębnić, po ich wyodrębnieniu bez kontekstu będzie miał stopień niejednoznaczności, gdzie dodatkowy ser jest dodawany. W tym przypadku zakres zakresu jest oparty na kontekście i wymagałby od uczenia maszynowego określenia tego celu. W przypadku niejednoznacznych wyodrębnień można użyć jednej z następujących metod:
- Połącz jednostki podrzędne w różne składniki jednostki w ramach tej samej jednostki.
Przykład:
Implementacja usługi LUIS:
- Pizza Order (jednostka)
- Rozmiar (podentity)
- Ilość (podentity)
Implementacja CLU:
- Pizza Order (jednostka)
- Rozmiar (składnik jednostki listy: mały, średni, duży)
- Quantity (wstępnie utworzony składnik jednostki: liczba)
W clu należy oznaczyć całą długość zamówienia pizzy włącznie z rozmiarem i ilością, która zwróci zamówienie pizzy z kluczem listy dla rozmiaru i liczbą dla ilości w tym samym obiekcie jednostki.
- W przypadku bardziej złożonych problemów, w których jednostki zawierają kilka poziomów głębokości, można utworzyć projekt dla każdego poziomu głębokości w strukturze jednostki. Zapewnia to następujące możliwości:
- Przekaż wypowiedź do każdego projektu.
- Połącz analizy każdego projektu w ramach procedury CLU etapu.
Aby zapoznać się ze szczegółowym przykładem tej koncepcji, zapoznaj się z przykładowymi projektami pizzy dostępnymi w witrynie GitHub.
Jak mogę zarządzać wersjami w clu?
Funkcja CLU zapisuje zasoby danych używane do trenowania modelu. Zasoby modelu można wyeksportować lub załadować je z powrotem do projektu w dowolnym momencie. Modele działają więc jako różne wersje projektu.
Projekty CLU można eksportować przy użyciu programu Language Studio lub programowo i przechowywać różne wersje zasobów lokalnie.
Dlaczego klasyfikacja CLU różni się od usługi LUIS? Jak działa klasyfikacja None?
Clu przedstawia inne podejście do modeli trenowania przy użyciu wieloskładniki klasyfikacji, w przeciwieństwie do klasyfikacji binarnej. W rezultacie interpretacja wyników jest inna, a także różni się w zależności od opcji trenowania. Chociaż prawdopodobnie uzyskasz lepsze wyniki, musisz obserwować różnicę w ocenach i określić nowy próg akceptowania przewidywań intencji. Możesz łatwo dodać próg współczynnika ufności dla intencji None w ustawieniach projektu. Spowoduje to zwrócenie wartości None jako głównej intencji, jeśli górna intencja nie przekroczyła podanego progu wskaźnika ufności.
Czy potrzebuję większej ilości danych dla modeli CLU niż usługa LUIS?
Nowe modele CLU mają lepsze semantyczne zrozumienie języka niż w usłudze LUIS, a z kolei pomagają w uogólnieniu modeli dzięki znacznemu zmniejszeniu ilości danych. Chociaż nie należy dążyć do zmniejszenia ilości posiadanych danych, należy oczekiwać lepszej wydajności i odporności na odmiany i synonimy w clu w porównaniu z usługą LUIS.
Jeśli nie zmigruję moich aplikacji usługi LUIS, zostaną usunięte?
Istniejące aplikacje usługi LUIS będą dostępne do 1 października 2025 r. Po tym czasie nie będzie już można używać tych aplikacji, punkty końcowe usługi nie będą już działać, a aplikacje zostaną trwale usunięte.
Są. Pliki LU obsługiwane w usłudze CLU?
Tylko format JSON jest obsługiwany przez clu. Możesz zaimportować plik . Pliki LU do usługi LUIS i eksportują je w formacie JSON lub możesz wykonać powyższe kroki migracji dla aplikacji.
Jakie są limity usługi CLU?
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz artykuł dotyczący limitów usług.
Czy muszę refaktoryzować kod, jeśli migruję moje aplikacje z usługi LUIS do clu?
Obiekty interfejsu API aplikacji CLU różnią się od usługi LUIS i dlatego konieczne będzie refaktoryzacja kodu.
Jeśli używasz interfejsów API programowych i uruchomieniowych usługi LUIS, możesz zastąpić je równoważnymi interfejsami API.
Interfejsy API tworzenia clu: Zamiast określonych interfejsów API CRUD usługi LUIS dla poszczególnych akcji, takich jak dodawanie wypowiedzi, usuwanie jednostki i intencja zmiany nazwy, clu oferuje interfejs API importu, który zastępuje pełną zawartość projektu przy użyciu tej samej nazwy. Jeśli usługa korzystała z programowych interfejsów API usługi LUIS w celu zapewnienia platformy dla innych klientów, należy rozważyć ten nowy model projektowania. Dostępne są wszystkie inne interfejsy API, takie jak: wyświetlanie listy projektów, trenowanie, wdrażanie i usuwanie. Interfejsy API dla akcji, takich jak importowanie i wdrażanie , to operacje asynchroniczne zamiast synchroniczne, jak w usłudze LUIS.
Interfejsy API środowiska uruchomieniowego CLU: nowe żądanie interfejsu API i odpowiedź zawierają wiele z tych samych parametrów, takich jak zapytanie, przewidywanie, top intents, intents, entities i ich wartości. Obiekt odpowiedzi CLU oferuje bardziej proste podejście. Przewidywania jednostek są udostępniane w postaci tekstu wypowiedzi, a wszelkie dodatkowe informacje, takie jak rozpoznawanie lub klucze listy, są udostępniane w dodatkowych parametrach o nazwie extraInformation i resolution.
Aby zastąpić zestaw SDK środowiska uruchomieniowego usługi LUIS, możesz użyć zestawu SDK środowiska uruchomieniowego .NET lub Python CLU. Obecnie nie ma dostępnego zestawu SDK tworzenia dla karty CLU.
Jak różnią się czasy trenowania w clu? Jak standardowe szkolenie różni się od trenowania zaawansowanego?
Clu oferuje standardowe szkolenie, które trenuje i uczy się w języku angielskim i jest porównywalne z czasem szkolenia usługi LUIS. Oferuje również zaawansowane szkolenie, które trwa znacznie dłużej, ponieważ rozszerza szkolenie na wszystkie inne obsługiwane języki. Trenowanie interfejsu API będzie nadal procesem asynchronicznym i należy ocenić zmianę w procesie DevOps, który zostanie zatrudniony dla danego rozwiązania.
Jak zmieniło się środowisko w usłudze CLU w porównaniu z usługą LUIS? Czym różni się cykl życia programowania?
W usłudze LUIS utworzysz polecenie Build-Train-Test-Publish, podczas gdy w obszarze CLU utworzysz polecenie Build-Train-Evaluate-Deploy-Test.
- Kompilacja: W funkcji CLU można zdefiniować intencje, jednostki i wypowiedzi przed rozpoczęciem trenowania. Funkcja CLU oferuje ponadto możliwość określania danych testowych podczas tworzenia aplikacji, która ma być używana do oceny modelu. Ocena ocenia, jak dobrze model działa na danych testowych i zapewnia precyzję, kompletność i metryki F1.
- Trenowanie: tworzysz model o nazwie za każdym razem, gdy trenujesz. Możesz zastąpić już wytrenowany model. Możesz określić standardowe lub zaawansowane trenowanie i określić, czy chcesz używać danych testowych do oceny, czy też procent danych treningowych, które mają zostać pominięte na podstawie trenowania i używane jako dane testowe. Po zakończeniu trenowania możesz ocenić, jak dobrze działa model na zewnątrz.
- Wdrażanie: po zakończeniu trenowania i utworzeniu modelu o nazwie można go wdrożyć na potrzeby przewidywań. Wdrożenie ma również nazwę i ma przypisany model. Można mieć wiele wdrożeń dla tego samego modelu. Wdrożenie można zastąpić innym modelem lub zamienić modele na inne wdrożenia w projekcie.
- Test: po zakończeniu wdrażania można go użyć do przewidywania za pośrednictwem punktu końcowego wdrożenia. Można go również przetestować w studio na stronie Wdrożenia testowego.
Ten proces jest w przeciwieństwie do usługi LUIS, gdzie identyfikator aplikacji został dołączony do wszystkiego i wdrożono wersję aplikacji w miejscach przejściowych lub produkcyjnych.
Będzie to mieć wpływ na używane procesy DevOps.
Czy funkcja CLU ma obsługę kontenera?
Nie, nie można wyeksportować clu do kontenerów.
Jak moje aplikacje usługi LUIS będą nazwane w clu po migracji?
Wszystkie znaki specjalne w nazwie aplikacji usługi LUIS zostaną usunięte. Jeśli wyczyszczonej długości nazwy jest większa niż 50 znaków, dodatkowe znaki zostaną usunięte. Jeśli nazwa po usunięciu znaków specjalnych jest pusta (na przykład jeśli nazwa aplikacji usługi LUIS to @@), nowa nazwa będzie bez tytułu. Jeśli istnieje już projekt interpretacji języka konwersacyjnego o tej samej nazwie, zmigrowana aplikacja usługi LUIS zostanie dołączona _1 do pierwszego duplikatu i zwiększy się o 1 dla każdego dodatkowego duplikatu. Jeśli długość nowej nazwy wynosi 50 znaków i musi zostać zmieniona, ostatnie 1 lub 2 znaki zostaną usunięte, aby można było połączyć liczbę i nadal mieścić się w limicie 50 znaków.
Migracja z pytań i pytań usługi LUIS
Jeśli masz pytania bez odpowiedzi w tym artykule, rozważ pozostawienie pytań w naszym wątku pytań firmy Microsoft.