Fornecendo detalhes do modelo
Você deve fornecer detalhes sobre como seu modelo está configurado para permitir avaliações de modelos.
Você pode usar métodos diferentes para fornecer detalhes do modelo para avaliações. O método usado depende de como você deseja configurar as avaliações e o tipo de implementações que deseja avaliar.
Fornecendo detalhes do modelo
Quando você adiciona implementações, todos os detalhes necessários do modelo podem ser detectados automaticamente. Se todos os detalhes necessários do modelo não forem detectados, você deverá fornecer manualmente os detalhes do modelo.
As seções a seguir descrevem como é possível fornecer detalhes do modelo para avaliações de modelos:
Selecione um método de configuração..
Para modelos de dados estruturados, deve-se fornecer detalhes do modelo seguindo etapas orientadas ou executando um bloco de notas para gerar um pacote de configuração do qual é possível fazer upload. Se a implementação selecionada não tiver um terminal de pontuação, deve-se fazer upload de um pacote de configuração.
Fornecer uma transação de amostra
Para modelos de imagem e de texto não estruturado, os dados de treinamento não são necessários e você deve fornecer manualmente uma transação de amostra para especificar a saída e a entrada do modelo.
Especificar dados de treinamento
Se os detalhes dos seus dados de treinamento não forem detectados ao adicionar uma implantação, você pode fazer o upload de um arquivo ` CSV ` para especificar os dados de treinamento ou conectar-se aos dados de treinamento armazenados em um banco de dados ou em um serviço de armazenamento em nuvem. Para se conectar a dados de treinamento, deve-se selecionar o local e especificar detalhes da conexão. Se os detalhes dos dados de treinamento forem detectados quando você adicionar uma implementação, a opção Banco de dados ou armazenamento em nuvem será pré-selecionada e o local e os detalhes da conexão serão especificados para você.
Selecione as colunas de recurso e rótulo
Quando a lista de colunas disponíveis nos dados de treinamento for exibida, você deverá selecionar os recursos que usou para treinar o modelo e especificar uma coluna como a coluna Label/Target (Rótulo/Destino ), que contém o rótulo de classe esperado ou preciso para cada registro. Depois de selecionar as colunas de recursos e rótulos, os dados de treinamento são usados para enviar automaticamente uma solicitação de pontuação à sua implantação para validar a saída do modelo e o status da implantação.
Selecionar saída do modelo
Selecione uma coluna de predição e uma coluna de probabilidade de predição. A coluna de predição contém a predição que sua implementação gera e a coluna de probabilidade de predição contém a confiança do modelo na predição. As colunas esperadas podem ser pré-selecionadas com base nos metadados que ele identifica na implantação do modelo. É possível optar por alterar essas seleções O tipo de dados da coluna de predição deve corresponder ao tipo de dados da coluna de rótulo Se os tipos de dados não corresponderem, suas avaliações de modelo podem não funcionar corretamente.
