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Treinar o modelo do fluxo de trabalho de orquestração

  • Artigo

O treinamento é o processo no qual o modelo aprende com os enunciados rotulados. Após a conclusão do treinamento, você poderá exibir o desempenho do modelo.

Para treinar um modelo, inicie um trabalho de treinamento. Somente trabalhos concluídos com êxito criam um modelo. Os trabalhos de treinamento expiram após sete dias, e, após esse prazo, você não poderá recuperar os detalhes do trabalho. Se o trabalho de treinamento foi concluído com êxito e um modelo foi criado, ele não será afetado pela expiração do trabalho. Você só pode ter um trabalho de treinamento em execução de cada vez e não pode iniciar outros trabalhos no mesmo projeto.

Os tempos de treinamento podem estar em qualquer lugar de alguns segundos ao lidar com projetos simples, até algumas horas quando você atinge o imite máximo de declarações.

A avaliação do modelo é disparada automaticamente depois que o treinamento é concluído com êxito. O processo de avaliação começa usando o modelo treinado para executar previsões nos enunciados no conjunto de testes e compara os resultados previstos com os rótulos fornecidos (que estabelecem uma linha de base de verdade). Os resultados são retornados para que você possa revisar o desempenho do modelo.

Pré-requisitos

  • Um projeto criado com sucesso com uma conta de armazenamento de blobs do Azure configurada

Confira o ciclo de vida de desenvolvimento de projetos para obter mais informações.

Divisão de dados

Antes de iniciar o processo de treinamento, os enunciados rotulados no projeto são divididos em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. Cada um deles atua em uma função diferente. O conjunto de treinamentos é usado no treinamento do modelo, esse é o conjunto com o qual o modelo aprende os enunciados rotulados. O conjunto de teste é um conjunto cego que não é introduzido ao modelo durante o treinamento, mas somente durante a avaliação.

Depois que o modelo é treinado com êxito, ele pode ser usado para fazer previsões nos enunciados do conjunto de testes. Essas previsões são usadas para calcular as métricas de avaliação.

É recomendável garantir que todas as intenções sejam representadas adequadamente nos conjuntos de treinamentos e testes.

O fluxo de trabalho de orquestração dá suporte a dois métodos para divisão de dados:

  • Dividir automaticamente o conjunto de testes nos dados de treinamento: o sistema dividirá os dados marcados entre os conjuntos de treinamentos e testes, de acordo com os percentuais escolhidos. A divisão percentual recomendada é de 80% para treinamento e 20% para teste.

Observação

Se você escolher a opção Dividir automaticamente o conjunto de testes nos dados de treinamento, somente os dados atribuídos ao conjunto de treinamentos serão divididos de acordo com os percentuais fornecidos.

  • Usar uma divisão manual dos dados de treinamento e de teste: esse método permite que os usuários definam quais enunciados devem pertencer a qual conjunto. Essa etapa será habilitada somente se você tiver adicionado enunciados ao conjunto de testes durante a rotulagem.

Observação

Os enunciados no conjunto de dados de treinamento só podem ser adicionado para intenções não conectadas.

Treinar um modelo

Iniciar o trabalho de treinamento

Para começar a treinar o modelo no Language Studio:

  1. Selecione Trabalhos de treinamento no menu à esquerda.

  2. Selecione Iniciar um trabalho de treinamento no menu superior.

  3. Selecione Treinar um novo modelo e digite o nome do modelo na caixa de texto. Também é possível substituir um modelo existente selecionando essa opção e escolhendo o modelo que você deseja substituir no menu suspenso. A substituição de um modelo treinado é irreversível, mas não afetará os modelos implantados até que você implante o novo modelo.

    Se você habilitou seu projeto para dividir manualmente os dados ao marcar os enunciados, verá duas opções de divisão de dados:

    • Dividir automaticamente o conjunto de teste nos dados de treinamento: os enunciados marcados serão divididos aleatoriamente entre os conjuntos de treinamento e de teste, de acordo com os percentuais escolhidos. A divisão percentual padrão é de 80% para treinamento e 20% para teste. Para alterar esses valores, escolha o conjunto que deseja alterar e insira o novo valor.

    Observação

    Se você escolher a opção Dividir automaticamente o conjunto de testes nos dados de treinamento, somente os enunciados no conjunto de treinamento serão divididos de acordo com os percentuais fornecidos.

    • Use uma divisão manual de dados de treinamento e teste: atribua cada enunciado ao conjunto de treinamento ou teste durante a etapa de marcação do projeto.

    Observação

    A opção Usar uma divisão manual de dados de treinamento e teste só será habilitada se você adicionar enunciados ao conjunto de testes na página de dados da marcação. Caso contrário, ela será desabilitada.

    Captura de tela que mostra a página do modelo de treinamento para projetos de compreensão da linguagem coloquial.

  4. Selecione o botão Treinar.

Observação

  • Somente os trabalhos de treinamento concluídos com êxito vão gerar modelos.
  • O treinamento pode levar de alguns minutos a algumas horas, de acordo com o tamanho dos dados marcados.
  • É possível ter um trabalho de treinamento em execução por vez. Não é possível iniciar outro trabalho de treinamento no mesmo projeto até que o trabalho em execução seja concluído.

Obter status do trabalho de treinamento

Selecione a ID do trabalho de treinamento na lista; um painel lateral aparecerá, onde você pode verificar o Progresso do treinamento, o Status do trabalho e outros detalhes para este trabalho.

Cancelar o trabalho de treinamento

Para cancelar um trabalho de treinamento no Language Studio, acesse a página Treinar modelo. Selecione o trabalho de treinamento que deseja cancelar e selecione Cancelar no menu superior.

Próximas etapas