0 / 0
Torna alla versione inglese della documentazione
Gestione dei dati per le valutazioni del modello
Ultimo aggiornamento: 25 ott 2024
Gestione dei dati per le valutazioni del modello

Per consentire le valutazioni dei modelli, è necessario preparare i dati per la registrazione, in modo da generare approfondimenti.

È necessario fornire i dati del modello in un formato supportato per abilitare le valutazioni del modello. Le transazioni del modello vengono elaborate nel data mart. Il data mart è il database di registrazione che memorizza i dati utilizzati per le valutazioni del modello. Le seguenti sezioni descrivono i diversi tipi di dati registrati per le valutazioni del modello:

Dati di addestramento

È necessario fornire dati di formazione per generare le statistiche necessarie per configurare le valutazioni del modello. I dati di addestramento contengono colonne di caratteristiche etichettate che vengono misurate per determinare il loro impatto sui risultati del modello e una colonna di previsione che contiene il risultato che il modello è addestrato a prevedere. Il seguente esempio mostra i dati di formazione dal dataset Rischio di credito tedesco:

File CSV dei dati di addestramento

Per abilitare le valutazioni del modello, è necessario collegare i dati di addestramento. I dati di addestramento per il modello devono essere forniti in un formato che possa essere elaborato. Per ulteriori informazioni, vedi Gestione dei dati di addestramento.

Dati del payload

I dati del payload contengono le transazioni di input e output per la tua distribuzione. Per configurare le valutazioni, i dati del payload dal modello vengono memorizzati in una tabella di registrazione del payload. La tabella di registrazione del payload contiene la funzione e le colonne di previsione presenti nei tuoi dati di addestramento e una colonna di probabilità di previsione che contiene la confidenza del modello nella previsione che fornisce. La tabella include anche colonne data / ora e ID per identificare ogni richiesta di calcolo del punteggio che invii al servizio che stai utilizzando, come mostrato nel seguente esempio:

Output di esempio SDK Python della tabella di registrazione del payload

È necessario inviare richieste di calcolo del punteggio per fornire un log delle transazioni modello. Per ulteriori informazioni, vedi Gestione dei dati del payload.

Dati di feedback

I dati di feedback sono dati etichettati che corrispondono alla struttura dei dati di addestramento e includono risultati del modello noti che vengono confrontati con le previsioni del modello per misurare la precisione del modello. È necessario caricare regolarmente i dati di feedback per misurare costantemente l'accuratezza delle previsioni del modello. Per ulteriori informazioni, vedi Gestione dei dati di feedback.

Ulteriori informazioni

Ricerca e risposta AI generativa
Queste risposte sono generate da un modello di lingua di grandi dimensioni in watsonx.ai basato sul contenuto della documentazione del prodotto. Ulteriori informazioni