Qualsiasi parte o amministratore con accesso collaboratore all'esperimento può monitorare l'esperimento e salvare una copia del modello.
Mentre l'esperimento viene eseguito, è possibile controllare l'avanzamento dell'esperimento. Una volta completata la formazione, è possibile visualizzare i propri risultati, salvare e distribuire il modello e quindi verificare il modello con nuovi dati.
Monitoraggio dell'esperimento
Quando tutte le parti eseguono lo script del connettore di parte, l'esperimento avvia automaticamente l'addestramento. Quando la formazione viene eseguita, è possibile visualizzare un diagramma dinamico dell'avanzamento della formazione. Per ogni ciclo di formazione, è possibile visualizzare le quattro fasi di un ciclo di formazione:
- Modello di invio: Federated Learning invia le metriche del modello a ogni parte.
- Formazione: il processo di addestramento dei dati localmente. Ogni parte si allena per produrre un modello locale fuso. Non viene scambiato alcun dato tra le parti.
- Ricezione di modelli:una volta completato il training, ogni parte invia il proprio modello locale all'aggregatore. I dati non vengono inviati e rimangono privati.
- Aggregazione: l'aggregatore combina i modelli inviati da ciascuna delle parti remote per creare un modello aggregato.
Salvataggio del modello
Quando l'addestramento è completo, viene disegnato un grafico che visualizza la precisione del modello per ogni ciclo di addestramento. Passare con il mouse sui punti del grafico per ulteriori informazioni sulle metriche esatte di un singolo punto.
Una tabella Corsi di formazione mostra i dettagli per ogni ciclo di formazione. La tabella mostra l'accuratezza media delle parti partecipanti del loro modello di formazione per ogni round.
Una volta terminata la visualizzazione, fare clic su Salva modello nel progetto per salvare il modello di apprendimento federato nel progetto.
Rieseguire l'esperimento
È possibile eseguire di nuovo l'esperimento tutte le volte che è necessario nel progetto.
Se si verificano degli errori durante la riesecuzione di un esperimento, consultare Risoluzione dei problemi per ulteriori dettagli.
Distribuzione del modello
Dopo aver salvato il modello di apprendimento federato, è possibile distribuirlo e valutarlo come altri modelli di apprendimento automatico in una piattaforma watsonx.ai Studio.
Per ulteriori dettagli, consultare Distribuzione di modelli .
Argomento principale: Creazione di un esperimento Federated Learning