更新セットへの NLU モデルの追加
更新セットを使用して、(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 自然言語理解 (NLU) 。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
- プラグイン、 NLU ワークベンチ コアプラグイン、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NLU ワークベンチ。
- 次の手順は、 と AI 検索の仮想エージェントモデルに適用されますNLU。
- 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 回が成功した場合)
更新セットの詳細については、「 システム更新セット」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。
移植性を最適化するには、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モデルを追加します NLU 。これを行うには、新しい更新セットをモデルのスコープ内に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、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。
モデル (グローバルまたはスコープ対象) が更新セットを使用して移動された場合、そのトレーニングと公開のステータスは転送後も同じままです。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の再トレーニングや再公開を必要としません。
親子更新セットの詳細については、「」を参照してください Update set batching。次のビデオでは、このプロセスのデモを提供します。
手順
次のタスク
ソースインスタンス内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の作成元フィールドが、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している可能性があります。失敗したレコードで [ リモート更新の承認] をクリックして、いずれにしても更新セットをコミットできます。