モデルの詳細の表示

モデルの詳細ページが開き、モデルの説明、作成者、作成日時、OCIDおよびモデル・アーティファクトのファイル名とサイズが表示されます。リンクまたはタブを選択して、モデルに関連付けられている様々なリソースにアクセスします。リンクおよびタブには、関連付けられたモデル・デプロイメントおよびモデルの来歴、タクソノミ、イントロスペクションおよび入出力モデル・スキーマが含まれます。

score.pyまたはruntime.yamlを選択してモデルをモデルのカタログに保存する前に、クライアント側で実行したテストを表示します。各ユース・ケース・テストのステータスは、成功、失敗、または未テストとして表示されます。すべてのテストが成功してから、モデルを保存することをお薦めします。

Git、モデル・ディレクトリおよびモデル・トレーニング・スクリプトのメタデータは、カタログに格納されているモデルのトレーニングに使用されるソース・コードに関するコンテキスト情報を提供します。実績メタデータの入念な追跡により、モデルの再現性と監査可能性が向上します。これらはすべてオプションです。