Configuración de evaluaciones de modelo

Puede configurar las evaluaciones para generar información sobre el rendimiento de su modelo.

Puede configurar los siguientes tipos de evaluaciones:

• Calidad
  Evalúa cómo el modelo predice los resultados correctos que coinciden con los datos de prueba etiquetados.
• Equidad
  Evalúa si el modelo produce resultados sesgados que proporcionan resultados favorables para un grupo sobre otro.
• Deriva Modelos admitidos: sólo modelos de aprendizaje automático
  Evaluates how your model changes in accuracy and data consistency by comparing recent transactions to your training data.
• Desviación v2
  Evalúa los cambios en la salida del modelo, la precisión de las predicciones y la distribución de los datos de entrada.
• Salud del modelo
  Evalúa la eficacia con la que el despliegue del modelo procesa las transacciones.
• Calidad de IA generativa Modelos respaldados: Sólo modelos LLM
  ' Mide lo bien que tu foundation model realiza las tareas

Si está evaluando modelos de aprendizaje automático tradicionales, también puede crear evaluaciones y métricas personalizadas para generar una mayor variedad de perspectivas sobre el rendimiento de su modelo.

Cada evaluación genera métricas que puede analizar para obtener información sobre el rendimiento del modelo.

Al configurar las evaluaciones, puede optar por ejecutarlas de forma continua en los siguientes intervalos programados por defecto:

Tema principal: Evaluación de modelos de IA con Watson OpenScale