如何管理模型和學習設定
重要
從 2023 年 9 月 20 日起，您將無法建立新的個人化工具資源。 個人化工具服務將於 2026 年 10 月 1 日淘汰。
您可以在自己的原始檔控制系統中匯出機器學習模型和學習設定，以進行備份。
匯出個人化工具模型
從 [資源管理] 的 [模型和學習設定] 區段中，檢閱模型的建立日期和上次更新日期，然後匯出目前的模型。 您可以使用 Azure 入口網站或個人化工具 API 來匯出要加以封存的模型檔案。
清除學習迴圈的資料
在 Azure 入口網站中，針對您的個人化工具資源，請在 [模型和學習設定] 頁面上選取 [清除資料]。
若要清除所有資料，並將學習迴圈重設為原始狀態，請將三個核取方塊全部選取。
值 目的 已記錄的個人化和報酬資料。 此記錄資料會用於離線評估中。 如果要重設資源，請清除資料。 重設個人化工具模型。 此模型會在每次重新定型時變更。 此定型頻率是在 [設定] 頁面上的 [上傳模型頻率] 中指定。 將學習原則設定為預設值。 如果您在離線評估時變更學習原則，這會重設為原始學習原則。 選取 [清除選取的資料] 以開始清除流程。 在右上方導覽的 Azure 通知中報告狀態。
匯入新的學習原則
學習原則設定會決定模型定型的「超參數」。 執行離線評估以找出新的學習原則。
開啟 Azure 入口網站，然後選取您的個人化工具資源。
在 [資源管理] 區段中選取 [模型和學習設定]。
針對 [匯入學習設定]，選取您使用上述所指定 JSON 格式建立的檔案，然後選取 [上傳] 按鈕。
等候已成功上傳學習原則的通知。
匯出學習原則
- 開啟 Azure 入口網站，然後選取您的個人化工具資源。
- 在 [資源管理] 區段中選取 [模型和學習設定]。
- 針對 [匯入學習設定]，選取 [匯出學習設定] 按鈕。 這會將
json檔案儲存到您的本機電腦。