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sourceDocument: Xanadu Activer AI
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    - xanadu

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    - Xanadu Activer AI

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    - Platform


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# Exécuter un test par lots multi-modèles

# Exécuter un test par lots multi-modèles {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Xanadu
* 
* Mis à jour 1 août 2024
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

Tester plusieurs Compréhension du langage naturel modèles (NLU) par rapport à un jeu de tests. Évaluez la qualité de vos modèles et affinez-les pour améliorer la prédiction d'intention.

## Avant de commencer

* Assurez-vous que le module d'extension - Core, Console NLUConsole NLU le module d'extension - Advanced Features et Intelligence prédictive le module d'extension Console NLU sont tous installés et activés.
* Disposer d'un ou de plusieurs modèles formés pour Agent virtuel ou Recherche IA.
* Disposer d'un jeu de tests contenant des énoncés de test avec les intentions attendues. Voir [Créer un jeu de tests](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/EnySNqo5E1SmErA9hiOrLw "Pour créer ou compléter un NLU jeu de tests, vous pouvez charger un fichier d’énoncés de test correspondant à des intentions correctes. Utilisez le jeu de tests pour évaluer les performances de votre modèle.") ou [Création et gestion de jeux de tests](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MEaDOi_s2K97QT3ssxHb3A "Utilisez le jeu de tests par défaut de votre NLU modèle pour tester les performances et la précision du modèle. Gérez votre jeu de tests dans le temps en générant ou en mettant à jour son contenu dans le Console NLUfichier .").
* Rôle requis : nlu_admin ou admin. Lorsqu'il est affecté à un modèle, le rôle nlu_editor peut exécuter des tests et modifier les énoncés de test pour ce modèle.
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## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Dans le test par lots pour modèles multiples, vous pouvez utiliser un jeu de tests qui n'est pas le jeu de tests par défaut du modèle.

En outre, vous pouvez tester jusqu'à dix modèles à la fois à l'aide du test par lots multimodèles. Cependant, les tests avec moins de modèles s'exécutent plus rapidement.

Lorsque vous testez plusieurs modèles, votre jeu de tests doit couvrir au moins 25 % du total des intentions de tous les modèles. Utilisez des jeux de tests qui contiennent des énoncés que les modèles sont susceptibles de rencontrer dans Agent virtuel ou Recherche IA.  
Remarque :  
Si une intention attendue dans votre jeu de tests ne correspond à aucune intention dans vos modèles, cette intention attendue et ses énoncés de test sont ignorés. Ils ne sont pas comptés ni affichés dans les résultats des tests.

Pour tester un modèle unique par rapport à son jeu de tests par défaut, utilisez la phase Tester et publier votre modèle sur la page de vue d'ensemble du modèle. Pour plus d'informations, consultez [Tester et publier votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GKRdgKWU9cuNZ4w4D9fNgg "Évaluez les performances de votre NLU modèle afin d’identifier les domaines à améliorer. Publiez ensuite votre modèle pour le rendre disponible à d’autres applications telles que Agent virtuel.").

## Procédure

1. Accédez à la ToutConsole NLUFonctionnalités avancées NLUTest de lot pour modèles multiples.
2. Cliquez sur Exécuter un test.
3. Dans la fenêtre Exécuter un nouveau test par lots , sélectionnez vos modèles dans la liste.  
4. Sélectionnez un jeu de tests dans la liste.
5. Cliquez sur Exécuter.  
   Votre nouveau test apparaît dans la liste des résultats des tests avec un test en cours... État.

## Que faire ensuite

Lorsque le test par lots est terminé, son état devient Terminé. Vous pouvez cliquer sur le nom du jeu de tests pour afficher les résultats des tests.

Utilisez les résultats pour ajuster et améliorer vos modèles. Ensuite, exécutez à nouveau le test pour évaluer les performances.

Les tests par lots peuvent affecter les recommandations de seuil de confiance. Pour plus d'informations, consultez [Paramètres du modèle NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/waun3_tJ9lVtdIglpE4azA "Modifiez le nom, la description ou le seuil de confiance de votre NLU modèle sur la page Paramètres de la vue d’ensemble du modèle.").