0 / 0
Zurück zur englischen Version der Dokumentation
Modelldetails bereitstellen
Letzte Aktualisierung: 25. Okt. 2024
Modelldetails bereitstellen

Sie müssen Angaben darüber machen, wie Ihr Modell aufgebaut ist, um Modellbewertungen zu ermöglichen.

Sie können verschiedene Methoden verwenden, um Modelldetails für Auswertungen bereitzustellen. Die Methode, die Sie verwenden, hängt davon ab, wie Sie Bewertungen konfigurieren möchten und welchen Typ von Implementierungen Sie auswerten möchten.

Modelldetails bereitstellen

Wenn Sie Einsätze hinzufügen, können alle erforderlichen Modelldetails automatisch erkannt werden. Wenn nicht alle erforderlichen Modelldetails erkannt werden, müssen Sie die Modelldetails manuell eingeben.

In den folgenden Abschnitten wird beschrieben, wie Sie Modelldetails für Modellauswertungen bereitstellen können:

Konfigurationsmethode auswählen

Für strukturierte Datenmodelle müssen Sie Modelldetails bereitstellen, indem Sie geführte Schritte ausführen oder ein Notebook ausführen, um ein Konfigurationspaket zu generieren, das Sie hochladen können. Wenn die von Ihnen ausgewählte Bereitstellung über keinen Scoring-Endpunkt verfügt, müssen Sie ein Konfigurationspaket hochladen.

Methode zum Bereitstellen von Modelldetails auswählen

Beispieltransaktion bereitstellen

Für Bild- und unstrukturierte Textmodelle sind keine Trainingsdaten erforderlich, und Sie müssen manuell eine Beispieltransaktion bereitstellen, um Ihre Modellausgabe und -eingabe zu spezifizieren.

Modelldetails für Bild-und Textmodelle bereitstellen

Trainingsdaten angeben

Wenn Ihre Trainingsdaten beim Hinzufügen einer Bereitstellung nicht erkannt werden, können Sie eine CSV-Datei hochladen, um Trainingsdaten anzugeben, oder eine Verbindung zu Trainingsdaten herstellen, die in einer Datenbank oder einem Cloud-Speicher gespeichert sind. Um eine Verbindung zu Trainingsdaten herzustellen, müssen Sie den Standort auswählen und Verbindungsdetails angeben. Wenn Ihre Trainingsdaten beim Hinzufügen einer Bereitstellung erkannt werden, wird die Option Datenbank oder Cloud-Speicher vorausgewählt und der Speicherort und die Verbindungsdetails werden für Sie festgelegt.

Trainingsdaten angeben

Feature-und Beschriftungsspalten auswählen

Wenn die Liste der Spalten, die in Ihren Trainingsdaten verfügbar sind, angezeigt wird, müssen Sie die Features auswählen, die Sie zum Trainieren des Modells verwendet haben, und eine Spalte als Label/Zielspalte angeben, die das erwartete oder genaue Klassenlabel für jeden Datensatz enthält. Nachdem Sie die Merkmals- und Bezeichnungsspalten ausgewählt haben, werden Ihre Trainingsdaten verwendet, um automatisch eine Bewertungsanfrage an Ihre Einrichtung zu senden, um Ihre Modellausgabe und Ihren Einrichtungsstatus zu validieren.

Feature-und Beschriftungsspalten auswählen

Modellausgabe auswählen

Wählen Sie eine Vorhersagespalte und eine Vorhersagespalte aus. Die Vorhersagespalte enthält die Vorhersage, die Ihre Bereitstellung generiert, und die Spalte für die Vorhersagewahrscheinlichkeit enthält die Konfidenz des Modells in der Vorhersage. Die erwarteten Spalten werden möglicherweise auf der Grundlage der Metadaten, die aus Ihrer Modellbereitstellung identifiziert werden, vorausgewählt. Sie können diese Auswahl ändern. Der Datentyp der Vorhersagespalte muss mit dem Datentyp der Beschriftungsspalte übereinstimmen. Wenn die Datentypen nicht übereinstimmen, funktionieren Ihre Modellauswertungen möglicherweise nicht richtig.

Modellausgabe auswählen

Übergeordnetes Thema: Modellauswertung vorbereiten

Generative KI-Suche und -Antwort
Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen