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Versionnage de modèles avec Amazon Comprehend
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (IA/ML) sont axés sur l'expérimentation rapide. Avec Amazon Comprehend, vous entraînez et créez des modèles que vous utilisez pour mieux comprendre vos données. Grâce au versionnement des modèles, vous pouvez suivre l'historique de votre modélisation et les scores associés aux résultats d'exécution de vos modèles lorsque vous fournissez des ensembles de données plus nombreux ou différents. Vous pouvez utiliser le versionnement avec vos modèles de classification personnalisés ou vos modèles de reconnaissance d'entités personnalisés. En examinant vos différentes versions au fil du temps, vous pouvez avoir un aperçu de leur succès et des paramètres que vous avez utilisés pour atteindre votre niveau de réussite.
Lorsque vous entraînez une nouvelle version d'un modèle de classificateur personnalisé ou d'un modèle de reconnaissance d'entité existant, il vous suffit de créer une nouvelle version à partir de la page des détails du modèle pour que tous les détails soient renseignés pour vous. La nouvelle version portera le même nom que votre modèle précédent (ce que nous appelons le VersionID), mais vous lui donnerez un nom de version unique lors de sa création. Lorsque vous ajoutez de nouvelles versions à un modèle, vous pouvez voir toutes les versions précédentes et leurs détails dans un seul affichage sur la page des détails du modèle. Grâce au versionnement, vous pouvez voir comment les performances du modèle évoluent lorsque vous modifiez votre jeu de données d'entraînement.
Création d'une nouvelle version du classificateur personnalisé (console)
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Dans le menu de gauche, choisissez Personnalisation, puis Classification personnalisée.
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Dans la liste des classificateurs, choisissez le nom du modèle personnalisé à partir duquel vous souhaitez créer une nouvelle version. La page de détails du modèle personnalisé s'affiche.
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En haut à droite, sélectionnez Créer un nouveau modèle. Un écran s'ouvre avec des informations préremplies provenant du modèle de classification personnalisé parent.
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Sous Nom de la version, ajoutez un nom unique à la nouvelle version.
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Dans les détails de la version, vous pouvez modifier la langue et le nombre d'étiquettes associées à votre nouveau modèle.
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Dans la section Spécifications des données, configurez la manière dont vous souhaitez fournir les données à votre nouvelle version. Assurez-vous de fournir des données complètes, y compris les documents de votre modèle précédent et vos nouveaux documents. Vous pouvez modifier le mode classificateur (étiquette unique ou étiquette multiple), le format des données (fichier CSV, manifeste augmenté), votre jeu de données d'entraînement et votre jeu de données de test (fractionnement automatique ou configuration de données de test personnalisée).
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(Facultatif) mettez à jour l'emplacement S3 de vos données de sortie
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Sous Autorisations d'accès, créez ou utilisez un rôle IAM existant.
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(Facultatif) Mettez à jour les paramètres de votre VPC
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(Facultatif) Ajoutez des balises à votre nouvelle version pour suivre les détails.
Pour plus d'informations sur la création de classificateurs personnalisés, voir Création d'un classificateur personnalisé
Création d'une nouvelle version de reconnaissance d'entités personnalisée (console)
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Dans le menu de gauche, choisissez Personnalisation, puis Reconnaissance d'entité personnalisée.
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Dans la liste des modèles de reconnaissance, choisissez le nom du système de reconnaissance à partir duquel vous souhaitez créer une nouvelle version. La page de détails s'affiche.
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En haut à droite, sélectionnez Train new version. Un écran s'ouvre avec des informations préremplies provenant du système de reconnaissance d'entités parent.
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Sous Nom de la version, ajoutez un nom unique à la nouvelle version.
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Sous Type d'entité personnalisé, ajoutez les étiquettes personnalisées ou l'étiquette que vous souhaitez que le logiciel de reconnaissance identifie dans votre ensemble de données et sélectionnez Ajouter un type. Choisissez un type d'entité personnalisé dans les annotations ou la liste d'entités que vous avez fournies. Le système de reconnaissance utilisera ensuite tous les types d'entités inclus pour identifier les entités dans l'ensemble de données lors de l'exécution de votre tâche. Chaque type d'entité doit être en majuscules et séparé par un trait de soulignement s'il contient plusieurs mots. Un maximum de 25 types sont autorisés.
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(Facultatif) Sélectionnez le chiffrement Recognizer pour chiffrer les données du volume de stockage pendant le traitement de votre tâche.
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Dans la section Données d'entraînement, spécifiez les détails de l'annotation et du format des données (fichier CSV, manifeste augmenté) (étiquette unique ou étiquette multiple), le format des données (CSV, manifeste augmenté), votre jeu de données d'entraînement et votre jeu de données de test (fractionnement automatique ou configuration de données de test personnalisée).
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(Facultatif) mettez à jour l'emplacement S3 de vos données de sortie
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Sous Autorisations d'accès, créez ou utilisez un rôle IAM existant.
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(Facultatif) Mettez à jour les paramètres de votre VPC
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(Facultatif) Ajoutez des balises à votre nouvelle version pour suivre les détails.
Pour en savoir plus sur les outils de reconnaissance d'entités personnalisés, consultez les sections Reconnaissance d'entités personnalisée et Création d'un outil de reconnaissance d'entités personnalisé à l'aide de la console.
