更新セットへの NLU モデルの追加
更新セットを使用して、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをあるインスタンスから別のインスタンスに移動します。更新セットには、モデルがターゲットインスタンスで機能するために必要なすべてのレコードが含まれています。
始める前に
- NLU ワークベンチ プラグイン、NLU ワークベンチ - Core プラグイン、および 予測インテリジェンス プラグインがすべてインスタンスにインストールされ、アクティブ化されていることを確認します。
- 次の手順は、仮想エージェント および AI 検索 のNLUモデルに適用されます。
- 必要なロール:admin
このタスクについて
更新セットを使用して、ソースインスタンスからターゲットインスタンスにモデルを転送します。ターゲットインスタンスは、ソースインスタンスのモデルのスコープと同じスコープを既に持っている必要があります。
- モデルコンテンツ (インテント、発言、エンティティ、注釈、語彙、およびデフォルトのテストセット)
- 関連する語彙ソース
- 対応する最新のアクティブな ML ソリューション
- ML モデルアーティファクト
- ML ソリューションと定義 (最後の 3 回の実行、そのうちの 1 つが成功した場合)
更新セットの詳細については、「 システムアップデートセット」を参照してください。
モデルを別の更新セットに追加する場合は、その更新セットを現在の更新セットにする必要があります。「Create and select an update set as the current set」を参照してください。
最適な移植性を得るには、 NLU モデルをシステムのデフォルトの更新セットではなく、新しい専用の更新セットに追加します。これを行うには、モデルのスコープで新しい更新セットを手動で作成する必要があります。現在の更新セットがスコープのデフォルトである場合は、エラーが表示されます。このエラーには、新しい更新セットを手動で作成するためのリンクが含まれています。
モデルに語彙テーブルなど、複数のスコープのレコードが含まれている場合、その更新セットは 親子 (バッチ) 構造を持つ必要があります。ステップ 5 の手順に従って、親子更新セットを作成します。
更新セットを使用してモデル (グローバルまたはスコープ対象) を移動すると、そのトレーニングと公開の状態は転送後も変わりません。したがって、更新セットに追加される前にトレーニングおよび公開されたモデルは、ターゲットインスタンスで再トレーニングまたは再公開する必要はありません。
親子更新セットの詳細については、「 Working with batched update sets」を参照してください。次のビデオでは、このプロセスのデモを行います。
手順
次のタスク
ソースインスタンスの参照レコードがターゲットインスタンスに存在しない場合、更新セットの適用中にエラーが発生する可能性があります。たとえば、sys_nlu_intentの起点フィールドは、ターゲットインスタンスに存在しない別のモデルのインテントを参照する可能性があります。失敗したレコードで [リモート更新を承認 ] を選択して、いずれにせよ更新セットをコミットできます。