영어 버전 문서로 돌아가기
실험 모니터링 및 모델 저장
실험 모니터링 및 모델 저장
마지막 업데이트 날짜: 2024년 11월 21일
실험에 대한 협업자 액세스 권한이 있는 모든 당사자 또는 관리자가 실험을 모니터하고 모델의 사본을 저장할 수 있습니다.
실험이 실행될 때 실험의 진행상태를 확인할 수 있습니다. 훈련이 완료되면 결과를 보고 모델을 저장 및 배치한 후 새 데이터로 모델을 테스트할 수 있습니다.
실험 모니터링
모든 당사자가 당사자 커넥터 스크립트를 실행하면 실험이 자동으로 훈련을 시작합니다. 훈련이 실행되면 훈련 진행상태의 동적 다이어그램을 볼 수 있습니다. 각 훈련 라운드마다 훈련 라운드의 네 단계를 볼 수 있습니다.
- 모델 보내기: 연합 학습은 각 당사자에게 모델 메트릭을 보냅니다.
- 훈련: 데이터를 로컬로 훈련하는 프로세스입니다. 각 정당은 융합된 지역 모델을 생산하기 위해 훈련합니다. 당사자 간에 데이터가 교환되지 않습니다.
- 모델 수신: 훈련이 완료되면 각 당사자가 해당 로컬 모델을 집계자에게 보냅니다. 데이터는 전송되지 않으며 개인용으로 유지됩니다.
- 집계: 집계기는 각 원격 당사자가 전송하는 모델을 결합하여 집계된 모델을 작성합니다.
모델 저장
훈련이 완료되면 각 훈련 라운드에 대한 모델 정확성을 표시하는 차트가 그려집니다. 단일 점의 정확한 메트릭에 대한 자세한 정보를 보려면 차트의 점 위로 마우스를 이동하십시오.
훈련 라운드 표는 각 훈련 라운드의 세부사항을 표시합니다. 이 테이블은 각 라운드에 대한 참여 당사자의 모델 훈련 평균 정확도를 표시합니다.
보기를 완료한 후 연합 학습 모델을 프로젝트에 저장하려면 모델을 프로젝트에 저장을 클릭하십시오.
실험 다시 실행
프로젝트에서 필요한 횟수만큼 실험을 다시 실행할 수 있습니다.
참고:
실험을 다시 실행할 때 오류가 발생하는 경우 자세한 정보는 문제점 해결 을 참조하십시오.
모델 배치
연합 학습 모델을 저장한 후에는 다른 머신 러닝 모델과 마찬가지로 watsonx.ai Studio 플랫폼에서 모델을 배포하고 점수를 매길 수 있습니다.
자세한 정보는 모델 배치 를 참조하십시오.
상위 주제: 연합 학습 실험 작성
주제가 도움이 되었습니까?
0/1000