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Puntuación de un modelo en la interfaz de usuario de Data Science Workspace
La puntuación en Adobe Experience Platform Data Science Workspace se puede lograr añadiendo datos de entrada a un modelo entrenado existente. Los resultados de puntuación se almacenan y pueden verse en un conjunto de datos de salida especificado como un nuevo lote.
Este tutorial muestra los pasos necesarios para puntuar un modelo en la interfaz de usuario Data Science Workspace.
Primeros pasos
Para completar este tutorial, debe tener acceso a Experience Platform. Si no tiene acceso a una organización de IMS en Experience Platform, póngase en contacto con el administrador del sistema antes de continuar.
Este tutorial requiere un modelo entrenado. Si no tiene un modelo entrenado, siga el train y evalúe un modelo en el tutorial de IU antes de continuar.
Crear una nueva ejecución de puntuación
Se crea una ejecución de puntuación mediante configuraciones optimizadas a partir de una ejecución de formación evaluada y completada anteriormente. El conjunto de configuraciones óptimas para un modelo se suelen determinar revisando las métricas de evaluación de ejecución de capacitación.
Encuentre la ejecución de capacitación más óptima para utilizar sus configuraciones para la puntuación. A continuación, abra la formación deseada seleccionando el hipervínculo adjunto a su nombre.
En la pestaña training run Evaluation , seleccione Score situada en la parte superior derecha de la pantalla. Se inicia un nuevo flujo de trabajo de puntuación.
Seleccione el conjunto de datos de puntuación de entrada y seleccione Next.
Seleccione el conjunto de datos de puntuación de salida, que es el conjunto de datos de salida dedicado donde se almacenan los resultados de puntuación. Confirme la selección y seleccione Next.
El último paso del flujo de trabajo le solicita que configure su ejecución de puntuación. El modelo utiliza estas configuraciones para la ejecución de puntuación.
Tenga en cuenta que no puede quitar los parámetros heredados que se establecieron durante la creación de los modelos. Puede editar o revertir parámetros no heredados haciendo doble clic en el valor o seleccionando el icono revertir al pasar el ratón por encima de la entrada.
Revise y confirme las configuraciones de puntuación y seleccione Finish para crear y ejecutar la ejecución de puntuación. Se le dirige a la pestaña Scoring Runs y se muestra la nueva ejecución de puntuación con el estado Pending.
Se puede mostrar una ejecución de puntuación con uno de los siguientes estados:
- Pendiente
- Completar
- Fallido
- Ejecución
Los estados se actualizan automáticamente. Continúe con el paso siguiente si el estado es Complete o Failed.
Ver resultados de puntuación
Para ver los resultados de puntuación, comience por seleccionar una ejecución de formación.
Se le redirige a la página de ejecuciones de capacitación Evaluation . Cerca de la parte superior de la página de evaluación de la ejecución de formación, seleccione la pestaña Scoring Runs para ver una lista de las ejecuciones de puntuación existentes.
A continuación, seleccione una ejecución de puntuación para ver los detalles de ejecución.
Si la ejecución de puntuación seleccionada tiene el estado "Completado" o "Fallido", el enlace View Activity Logs está disponible. Si falla una ejecución de puntuación, los registros de ejecución pueden proporcionar información útil para determinar el motivo del error. Para descargar los registros de ejecución, seleccione View Activity Logs.
Aparece la ventana emergente View activity logs. Seleccione una URL para descargar automáticamente los registros asociados.
También tiene la opción de ver los resultados de puntuación seleccionando Preview scoring results dataset.
Se proporciona una vista previa del conjunto de datos de salida.
Para el conjunto completo de resultados de puntuación, seleccione el enlace Scoring Results Dataset que se encuentra en la columna derecha.
Pasos siguientes
Este tutorial le guía por los pasos para puntuar datos mediante un modelo entrenado en Data Science Workspace. Siga el tutorial sobre la publicación de un modelo como servicio en la interfaz de usuario para permitir que los usuarios de su organización puntuen los datos al proporcionar un acceso fácil a un servicio de aprendizaje automático.
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