데이터 과학 작업 공간 UI에서 모델을 서비스로 게시

Adobe Experience Platform Data Science Workspace 를 사용하면 교육되고 평가된 모델을 Service로 게시할 수 있으므로 조직 내의 사용자가 자체 모델을 만들 필요 없이 데이터에 점수를 매길 수 있습니다.

시작하기

이 자습서를 완료하려면 다음에 대한 액세스 권한이 있어야 합니다. Experience Platform. 에서 조직에 대한 액세스 권한이 없는 경우 Experience Platform을(를) 계속하려면 시스템 관리자에게 문의하십시오.

이 자습서에는 교육 실행이 정상적으로 수행된 기존 모델이 필요합니다. 게시 가능한 모델이 없는 경우 UI에서 모델 교육 및 평가 튜토리얼을 참조하십시오.

Sensei 머신 러닝 API를 사용하여 모델을 게시하려면 다음을 참조하십시오. API 튜토리얼.

모델 게시

Adobe Experience Platform에서 모델 왼쪽 탐색 열에 있는 을(를) 선택한 다음 찾아보기 탭을 사용하여 기존 모델을 모두 나열합니다. 서비스로 게시하려는 모델의 이름을 선택합니다.

선택 게시 모델 개요 페이지의 오른쪽 상단 근처에서 서비스 만들기 프로세스를 시작합니다.

원하는 서비스 이름을 입력하고 필요에 따라 서비스 설명을 입력한 후 다음을 선택합니다. 다음 완료 시.

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

선택 완료 서비스를 만들고 로 리디렉션하려면 서비스 갤러리 새로 생성된 서비스를 포함하여 사용 가능한 모든 서비스를 표시합니다.

서비스를 사용한 점수

Adobe Experience Platform에서 서비스 왼쪽 탐색 열에 있는 탭에 액세스하여 서비스 갤러리. 사용할 서비스를 찾은 다음 선택합니다 열기.

서비스 개요 페이지에서 다음을 선택합니다. 점수.

채점 실행에 적합한 입력 데이터 세트를 선택한 다음 를 선택합니다 다음. 채점 데이터 세트에 대해 동일한 단계를 수행해야 합니다. 입력 및 출력 데이터 세트를 선택하면 구성을 업데이트할 수 있습니다.

서비스가 만들어지면 기본 채점 구성을 상속합니다. 이러한 구성을 검토하고 값을 두 번 클릭하여 필요에 따라 조정할 수 있습니다. 구성이 만족스러우면 다음을 선택합니다. 완료 채점 실행을 시작합니다.

서비스의 개요 새 채점 작업 및 진행 상황에 대한 세부 정보가 표시됩니다. 작업이 완료되면 가장 최근 헤더 내 채점 컨테이너가 업데이트되었습니다.

다음 단계

이 자습서를 따라 모델을 액세스 가능한 서비스로 게시하고 를 통해 새 서비스를 사용하여 데이터에 점수를 매겼습니다 서비스 갤러리. 다음 튜토리얼을 계속 진행하여 다음과 같은 작업을 수행하는 방법에 대해 알아보십시오 서비스에서 자동화된 교육 및 채점 실행 예약.

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