Creación y entrenamiento de un modelo

• Consola
• CLI
• API

• 1. Abra el menú de navegación y seleccione Analytics & AI. En Servicios de IA, seleccione Idioma.
  2. En el menú de navegación de la izquierda, seleccione Projects (Proyectos).
     Se abre la página de lista de proyectos. Todos los proyectos del compartimento seleccionado se muestran en una tabla.
  3. Seleccione el compartimento que contiene el proyecto que desea utilizar o seleccione el compartimento en el que desea crear un proyecto.
  4. Realice una de las siguientes acciones:
     1. Para utilizar un proyecto existente, haga clic en su nombre.
     2. Para crear un nuevo proyecto, haga clic en Crear proyecto.
  5. En la página de detalles del proyecto, haga clic en Crear modelos personalizados.
  6. Seleccione el tipo de modelo:

     • Clasificación de texto: seleccione el tipo de modelo de clasificación. La etiqueta única es la predeterminada.

     • Reconocimiento de la entidad nombrada
     • Previamente entrenada
     • PII de idioma
  7. Para Datos de formación, seleccione una de las siguientes opciones y proporcione la información adicional:
     • Object Storage

       En primer lugar, asegúrese de que el juego de datos esté permitido y cargado en un cubo de Object Storage. A continuación, seleccione los siguientes valores:

       1. Seleccione el cubo en el que está el juego de datos.

       2. Seleccione un archivo de datos de entrenamiento para el modelo que desea utilizar. Para las entidades de PII de idioma, seleccione un archivo de reglas.

     • Etiquetado de Datos

       En la lista, seleccione un juego de datos para el modelo que desea utilizar.

  8. (Opcional) Haga clic en Cambiar compartimento para seleccionar un compartimento diferente para el cubo o juego de datos.
  9. (Opcional) Haga clic aquí para crear un nuevo juego de datos con el servicio Data Labeling.
     1. Introduzca los detalles del conjunto de datos.
     2. Creación del juego de datos.
     3. Vuelva al servicio Language.

     Para obtener orientación sobre cómo crear y etiquetar conjuntos de datos para Data Labeling, consulte etiquetado de texto, etiquetado de documentos y creación de conjuntos de datos para Data Labeling.

  10. (Opcional) Para definir los datos de validación y prueba, haga clic en Mostrar opciones avanzadas y, a continuación, seleccione los juegos de datos de validación y prueba que desea utilizar.

      Cambie el compartimento si el juego de datos reside en otro diferente.

      Si selecciona un juego de datos de validación, debe tener un juego de datos de prueba correspondiente.

  11. Haga clic en Siguiente.
  12. Seleccione un compartimento para alojar el modelo personalizado. Le recomendamos que lo guarde en el mismo compartimento que el proyecto.
  13. (Opcional) Introduzca un nombre único (límite de 255 caracteres) para el recurso.

      Si no proporciona un nombre, se genera uno automáticamente. Por ejemplo, ailanguage<resource>20230825155844.

  14. (Opcional) Introduzca una descripción ( límite de 400 caracteres) para el recurso.
  15. Haga clic en Siguiente.
  16. Revise las selecciones.
  17. (Opcional) Haga clic en Editar para cambiar las opciones volviendo al paso Seleccionar datos o Detalles de modelo y, a continuación, vuelva a realizar los pasos.
  18. Haga clic en Crear y entrenar.

  Este paso puede tardar hasta 30 minutos, según el juego de datos. Las métricas del modelo se rellenan después de que el modelo esté activo.

• Utilice el comando oci ai language model create y los parámetros necesarios para crear un modelo:

  oci ai language model create --compartment-id <compartment-id>, -c [<name>] ... [OPTIONS]

  Para obtener una lista completa de los indicadores y las opciones de variables para los comandos de la CLI, consulte la Referencia de comandos de la CLI.

• Ejecute la operación CreateModel para crear un modelo.