데이터 과학 작업 공간 UI에서 서비스로 모델 게시

Adobe Experience Platform Data Science Workspace를 사용하면 교육 및 평가 모델을 서비스로 게시하여 IMS 조직 내의 사용자가 모델을 직접 작성하지 않고도 데이터를 기록할 수 있습니다.

시작하기

이 자습서를 완료하려면 Experience Platform에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다. Experience Platform에서 IMS 조직에 액세스할 수 없는 경우 계속하기 전에 시스템 관리자에게 문의하십시오.

이 자습서에서는 성공적인 트레이닝 실행을 가진 기존 모델이 필요합니다. 게시 가능한 모델이 없는 경우 계속하기 전에 UI 튜토리얼에서 모델 트레이닝을 수행하고 평가하십시오.

Sensei 기계 학습 API를 사용하여 모델을 게시하려면 API 자습서를 참조하십시오.

모델 게시

Adobe Experience Platform에서 왼쪽 탐색 열에 있는 Models​을 선택한 다음 Browse 탭을 선택하여 모든 기존 모델을 나열합니다. 서비스로 게시할 모델의 이름을 선택합니다.

모델 개요 페이지의 오른쪽 상단에 있는 Publish​을 선택하여 서비스 생성 프로세스를 시작합니다.

원하는 서비스 이름을 입력하고 선택적으로 서비스 설명을 입력하고 완료되면 Next​을 선택합니다.

모델에 대한 모든 성공적인 교육 실행이 나열됩니다. 새 서비스는 선택한 교육 실행의 교육 및 채점 구성을 상속합니다.

Finish​을 선택하여 서비스를 만들고 Service Gallery​로 리디렉션하여 새로 만든 서비스를 포함하여 사용 가능한 모든 서비스를 표시합니다.

서비스를 사용한 점수

Adobe Experience Platform에서 왼쪽 탐색 열에 있는 Services 탭을 선택하여 Service Gallery​에 액세스합니다. 사용할 서비스를 찾고 Open​을 선택합니다.

서비스 개요 페이지에서 Score​을 선택합니다.

점수 실행을 위한 적절한 입력 데이터 세트를 선택한 다음 Next​을 선택합니다. 점수 데이터 세트에 대해 동일한 단계를 수행해야 합니다. 입력 및 출력 데이터 세트를 선택하고 나면 구성을 업데이트할 수 있습니다.

서비스가 생성되면 기본 점수 지정 구성이 상속됩니다. 값을 두 번 클릭하여 이러한 구성을 검토하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 구성이 만족스러우면 Finish​을 선택하여 점수부여 실행을 시작합니다.

서비스의 개요 페이지에서 새 채점 작업과 진행 상태에 대한 세부 정보가 표시됩니다. 작업이 완료되면 Scoring 컨테이너 내의 Most Recent 헤더가 업데이트됩니다.

다음 단계

이 튜토리얼을 따라 액세스 가능한 서비스로 모델을 게시하고 Service Gallery을 통해 새 서비스를 사용하여 데이터를 집계했습니다. 서비스🔗에서 자동 트레이닝 및 점수 지정 실행을 예약할 수 있는 방법에 대해 알아보려면 다음 자습서를 계속 참조하십시오.

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