Debe proporcionar detalles sobre cómo está configurado su modelo para permitir las evaluaciones del mismo.
Puede utilizar diferentes métodos para proporcionar detalles del modelo para las evaluaciones. El método que utilice dependerá de cómo desee configurar las evaluaciones y del tipo de despliegues que desee evaluar.
Proporcionar detalles de modelo
Al añadir implantaciones, todos los detalles necesarios del modelo pueden detectarse automáticamente. Si no se detectan todos los detalles del modelo requeridos, deberá proporcionar manualmente los detalles del modelo.
Las siguientes secciones describen cómo puede proporcionar detalles del modelo para las evaluaciones del mismo:
Seleccionar un método de configuración
Para modelos de datos estructurados, debe proporcionar detalles de modelo siguiendo los pasos guiados o ejecutando un cuaderno para generar un paquete de configuración que puede cargar. Si el despliegue que ha seleccionado no tiene un punto final de puntuación, debe cargar un paquete de configuración.
Proporcionar una transacción de ejemplo
Para los modelos de imagen y texto no estructurado, no se requieren datos de entrenamiento y debe proporcionar manualmente una transacción de muestra para especificar la salida y la entrada de su modelo.
Especificar datos de entrenamiento
Si no se detectan los datos de entrenamiento al añadir una implantación, puede cargar un archivo CSV para especificar los datos de entrenamiento o conectarse a los datos de entrenamiento almacenados en una base de datos o en la nube. Para conectarse a los datos de entrenamiento, debe seleccionar la ubicación y especificar los detalles de conexión. Si se detectan los detalles de sus datos de formación al añadir un despliegue, se preselecciona la opción Base de datos o Almacenamiento en la nube y se especifican por usted la ubicación y los detalles de conexión.
Seleccionar las columnas de característica y etiqueta
Cuando se muestra la lista de columnas disponibles en los datos de entrenamiento, debe seleccionar las características que utilizó para entrenar el modelo y especificar una columna como Etiqueta/columna objetivo que contenga la etiqueta de clase esperada o precisa para cada registro. Después de seleccionar las columnas de características y etiquetas, sus datos de entrenamiento se utilizan para enviar automáticamente una solicitud de puntuación a su despliegue para validar la salida de su modelo y el estado de su despliegue.
Seleccionar salida de modelo
Seleccione una columna de predicción y una columna de probabilidad de predicción. La columna de predicción contiene la predicción que genera el despliegue y la columna de probabilidad de predicción contiene la confianza del modelo en la predicción. Las columnas esperadas pueden preseleccionarse basándose en los metadatos que identifica de su despliegue del modelo. Puede elegir cambiar estas selecciones. El tipo de datos de la columna de predicción debe coincidir con el tipo de datos de la columna de etiqueta. Si los tipos de datos no coinciden, es posible que las evaluaciones del modelo no funcionen correctamente.
Tema padre: Preparación para evaluar un modelo