モデル(プレビュー)
Oracle AI Data Platform Workbenchを使用すると、データの推論および予測を実行するために使用できる機械学習(ML)モデルを開発および調整できます。
AI Data Platform Workbenchの機械学習モデルを使用すると、ハイパーパラメータ、入力データセット、フィーチャー・エンジニアリングなどの実験条件のパフォーマンス分析、コラボレーションおよび分析を通じて、最適化されたモデルを構築できます。
AI Data Platform Workbenchのモデル・レジストリはマスター・カタログに存在し、ワークスペースで開発された実験実行をモデルとして選択および登録できます。レジストリ内のモデルをノートブックにロードして、開発中のモデルとパフォーマンスを比較したり、ロードされたモデルを使用してバッチ推論を実行するためにワークフローを介してスケジュールできます。
AIデータ・プラットフォーム・ワークベンチ・ワークスペースにモデルを登録するには、既存の実験に基づいてモデルを作成するか、必要な情報を含むファイルをアップロードします。ノートブックの実験から直接モデルを登録することもできます。
ノート:
AIデータ・プラットフォーム・ワークベンチで以前に実験またはモデルを使用していない場合は、関連付けられたコンピュート・クラスタを再起動するか、実験およびモデルで使用する新しいコンピュート・クラスタを作成する必要があります。制限事項
モデルは現在、ARMベースのコンピュート・クラスタではサポートされていません。アタッチされたコンピュート・クラスタがIntelベースまたはAMDベースのいずれかであることを確認します。
既存の実験実行からのモデルの登録(プレビュー)
Oracle AI Data Platform Workbenchワークスペースで実行されている既存の実験からモデルを登録できます。
- ホーム・ページで「モデル」をクリックします。
- 「登録」をクリックします。
- モデルの名前、説明およびバージョンを入力します。
- 「既存の実験実行」を選択します。
- 「ワークスペース」ドロップダウン・リストから、実験が配置されているワークスペースを選択します。
- 「実験」ドロップダウン・リストから、モデルに使用する実験を選択します。
- 「Experiment run」ドロップダウンリストから、使用する実験実行を選択します。
- 「モデル」ドロップダウン・リストから、使用するモデルを選択します。
- オプション: フリーフォーム・タグまたは定義済タグの形式で追加のメタデータを指定します。「追加」をクリックして追加のタグを作成します。
- オプション: モデル・タイプやユース・ケースなど、カスタム・フィールドの形式で追加情報を指定します。追加のカスタム・フィールドを作成するには、「追加」をクリックします。
- 「登録」をクリックします。
モデル詳細の表示(プレビュー)
バージョン、メトリック、アーティファクト、系統など、登録済モデルの詳細を表示できます。
- ホーム・ページで「モデル」をクリックします。
- 詳細を表示するモデルの名前をクリックします。
- 「概要」、「詳細」、「バージョン」または「アーティファクト」タブをクリックして、モデルの詳細を表示します。
- 「バージョン」をクリックし、「実行名」をクリックして、このモデルを生成した実行および実験を表示します。