Modelli (anteprima)
Oracle AI Data Platform Workbench ti consente di sviluppare e perfezionare modelli di machine learning (ML) che puoi utilizzare per eseguire inferenze e previsioni per i tuoi dati.
I modelli di machine learning in AI Data Platform Workbench ti consentono di creare modelli ottimizzati attraverso l'analisi delle prestazioni, la collaborazione e l'analisi di condizioni sperimentali come iperparametri, set di dati di input e ingegneria delle funzioni.
Il registro dei modelli nel workbench della piattaforma dati AI esiste nel catalogo principale e le esecuzioni degli esperimenti sviluppate nell'area di lavoro possono essere selezionate e registrate come modelli. I modelli nel registro possono essere caricati nei notebook per confrontare le prestazioni con i modelli in fase di sviluppo o schedulati tramite i workflow per eseguire inferenze batch utilizzando il modello caricato.
È possibile registrare i modelli nell'area di lavoro di AI Data Platform Workbench creando uno basato su un esperimento esistente o caricando un file contenente le informazioni necessarie. È inoltre possibile registrare un modello direttamente da un esperimento nel notebook.
Nota
Se non sono stati utilizzati esperimenti o modelli in precedenza in AI Data Platform Workbench, è necessario riavviare il cluster di calcolo associato o crearne uno nuovo da utilizzare con esperimenti e modelli.Limitazioni
I modelli non sono attualmente supportati dai cluster di computazione basati su ARM. Assicurarsi che il cluster di computazione collegato sia basato su Intel o AMD.
Registra un modello da un'esecuzione esperimento esistente (anteprima)
È possibile registrare un modello da un esperimento esistente eseguito nell'area di lavoro di Oracle AI Data Platform Workbench.
- Nella home page, fare clic su Modelli.
- Fare clic su Registra.
- Immettere un nome, una descrizione e una versione per il modello.
- Seleziona esecuzione esperimento esistente.
- Dall'elenco a discesa Area di lavoro, selezionare l'area di lavoro in cui si trova l'esperimento.
- Dall'elenco a discesa Sperimento, selezionare l'esperimento da utilizzare per il modello.
- Dall'elenco a discesa Esecuzione esperimenti, selezionare l'esecuzione dell'esperimento da utilizzare.
- Selezionare il modello da utilizzare nell'elenco a discesa Modelli.
- Facoltativo: fornire metadati aggiuntivi sotto forma di tag in formato libero o definite. Fare clic su Aggiungi per creare tag aggiuntive.
- Facoltativo: fornire informazioni aggiuntive sotto forma di campi personalizzati, ad esempio il tipo di modello o i casi d'uso. Fare clic su Aggiungi per creare campi personalizzati aggiuntivi.
- Fare clic su Registra.
Visualizza dettagli modello (anteprima)
È possibile visualizzare i dettagli per i modelli registrati, ad esempio versioni, metriche, artifact e derivate.
- Nella home page, fare clic su Modelli.
- Fare clic sul nome del modello per il quale si desidera visualizzare i dettagli.
- Fare clic sulle schede Panoramica, Dettagli, Versioni o Artifact per visualizzare ulteriori dettagli per il modello.
- Fare clic su Versioni, quindi fare clic sul nome dell'esecuzione per visualizzare l'esecuzione e l'esperimento che ha prodotto questo modello.
Modifica i dettagli del modello (anteprima)
È possibile modificare il nome, la descrizione e le tag di metadati per i modelli dopo la creazione.
- Nella home page, fare clic su Modelli.
- Accanto al modello che si desidera modificare, fare clic su Modifica. È inoltre possibile fare clic sul nome del modello e sul menu Azioni in alto a destra, quindi fare clic su Modifica.
- Modificare il nome o la descrizione del modello. È inoltre possibile aggiungere e rimuovere tag. Fare clic su Salva le modifiche.
Elimina un modello (anteprima)
È possibile eliminare i modelli non più necessari dall'area di lavoro.
- Nella home page, fare clic su Modelli.
- Accanto al modello che si desidera eliminare, fare clic su Elimina. È inoltre possibile fare clic sul nome del modello e sul menu Azioni in alto a destra, quindi fare clic su Elimina.
- Fare clic su Elimina.