È necessario fornire dettagli su come è impostato il modello per consentire le valutazioni del modello.
È possibile utilizzare diversi metodi per fornire i dettagli del modello per le valutazioni. Il metodo che si utilizza dipende da come si desidera configurare le valutazioni e dal tipo di distribuzione che si desidera valutare.
Come fornire i dettagli del modello
Quando si aggiungono distribuzioni, tutti i dettagli del modello richiesti possono essere rilevati automaticamente. Se non vengono rilevati tutti i dettagli del modello richiesti, è necessario fornire manualmente i dettagli del modello.
Le sezioni seguenti descrivono come fornire i dettagli del modello per le valutazioni del modello:
Selezionare un metodo di configurazione
Per i modelli di dati strutturati, è necessario fornire i dettagli del modello seguendo la procedura guidata o eseguendo un blocco note per generare un pacchetto di configurazione che è possibile caricare. Se la distribuzione selezionata non dispone di un endpoint di calcolo del punteggio, è necessario caricare un pacchetto di configurazione.
Fornire una transazione di esempio
Per i modelli di immagini e di testo non strutturato, i dati di addestramento non sono richiesti e occorre fornire manualmente una transazione campione per specificare l'output e l'input del modello.
Specificare i dati di training
Se i dati di addestramento non vengono rilevati quando si aggiunge un'installazione client, è possibile caricare un file CSV per specificare i dati di addestramento o collegarsi ai dati di addestramento archiviati in un database o in un cloud storage. Per connettersi ai dati di formazione, è necessario selezionare l'ubicazione e specificare dettagli di connessione. Se i dati di addestramento vengono rilevati quando si aggiunge un'installazione client, l'opzione Database o cloud storage viene preselezionata e la posizione e i dettagli di connessione vengono specificati per l'utente.
Selezionare le colonne di funzioni ed etichette
Quando viene visualizzato l'elenco delle colonne disponibili nei dati di addestramento, è necessario selezionare le caratteristiche utilizzate per addestrare il modello e specificare una colonna come colonna Etichetta/Obiettivo che contiene l'etichetta di classe prevista o accurata per ogni record. Dopo aver selezionato le colonne delle caratteristiche e delle etichette, i dati di addestramento vengono utilizzati per inviare automaticamente una richiesta di punteggio all'installazione per convalidare l'output del modello e lo stato dell'installazione.
Seleziona output del modello
Selezionare una colonna di previsione e una colonna di probabilità di previsione. La colonna di previsione contiene la previsione generata dalla distribuzione e la colonna di probabilità di previsione contiene la confidenza del modello nella previsione. Le colonne previste potrebbero essere preselezionate in base ai metadati identificati dalla distribuzione del modello. È possibile scegliere di modificare queste scelte. Il tipo di dati della colonna di previsione deve corrispondere al tipo di dati della colonna di etichetta. Se i tipi di dati non corrispondono, le valutazioni del modello potrebbero non funzionare correttamente.
Argomento principale Preparazione alla valutazione di un modello