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sourceDocument: Xanadu AI 활성화
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    - Xanadu AI 활성화

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    - Platform


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# 모델 테스트 및 게시

# 모델 테스트 및 게시 {#ariaid-title1}

* 릴리스 버전: Xanadu
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* 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 소요 시간: 2분

모델의 성능을 NLU 평가하여 개선 영역을 식별합니다. 그런 다음 모델을 게시하여 다음과 같은 가상 에이전트다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다.

## 요약 사용량 {#testing-your-model__section_wxp_kz2_xrb}

가상 에이전트 모델이 어떻게 반응하는지 보려면 기본 테스트 세트에 대해 또는 AI 검색 모델을 테스트하십시오. 테스트 결과는 모델을 개선하는 데 사용할 수 있는 정보를 제공합니다.  
주:  
모델을 테스트하려면 의 NLU 워크벤치 - 고급 기능 애플리케이션 ServiceNow® Store에서 사용할 수 있는 다중 모델 배치 테스트 기능이 필요합니다. 자세한 내용은 [NLU 워크벤치 설치 - 고급 기능](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4CtwTV0fZPUriOwaWdppag "관리자 역할이 있는 경우 NLU 워크벤치 - 고급 기능 애플리케이션(com.snc.nlu.workbench.advanced)을 설치할 수 있습니다.") 문서를 참조하십시오.

모델을 테스트하려면 NLU 워크벤치모델. 모델의 애플리케이션에 대한 탭을 선택한 다음 모델의 이름을 선택합니다. 모델 테스트 및 게시 카드에서 단계 보기를 선택합니다.

## 개요 {#testing-your-model__section_b2f_lf2_dwb}

모델 테스트 및 게시 단계는 기본적으로 개요 페이지에서 열립니다. 새 테스트 실행 및 모델 게시 버튼이 여기에 있습니다.

개요는 테스트 결과를 요약하는 막대형 차트와 함께 이전 테스트 실행에 대한 정보를 제공합니다.

이전 테스트 실행이 있는 경우 테스트 실행 날짜 목록에서 선택하여 볼 수 있습니다.

테스트 결과 테이블로 드릴다운하려면 자세한 결과 탭을 선택합니다. 각 테스트 발화는 예측과 함께 자세한 결과에 나열됩니다.

## 테스트 결과 이해 {#testing-your-model__section_y4w_kqy_dwb}

테스트 결과는 모델이 테스트 세트의 발언에 응답한 방법을 보여줍니다.

막대형 차트에는 여러 가지 중에서 정답, 올바름, 누락됨, 틀림에 대한 예측 백분율이 표시됩니다.{#testing-your-model__table_cyz_yt3_3qb__entry__2}

| 백분율 | 설명 |
|-|-|
| 정답 | 모델이 의도를 올바르게 예측한 발언의 백분율입니다. 모델이 <kbd class="ph userinput">관련 없음</kbd>으로 표시된 발언에 대해 의도를 예측하지 않으면 해당 결과는 올바른 것으로 계산됩니다. |
| 여러 항목 중 올바름 | 둘 이상의 의도가 예측된 발언의 경우. 모델이 의도를 올바르게 예측했지만 발화에 속하지 않는 의도도 예측한 발화의 백분율입니다. |
| 누락됨 | 예상된 의도가 있었지만 모델이 의도를 예측하지 못한 발언의 백분율입니다. |
| 오답 | 모델이 정확하지 않은 의도를 예측한 발언의 백분율입니다. |
[ ]

{#testing-your-model__table_cyz_yt3_3qb}

테스트는 모델의 신뢰도 임계치에 영향을 줄 수 있습니다. 신뢰도 임계치는 모델이 발언의 의도를 예측할 수 있는 신뢰도를 결정합니다. 신뢰도 임계값에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 [NLU 모델 설정](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/w8OJ0U4s76uXJSF~KUkLCw "NLU 모델 개요의 설정 페이지에서 모델의 이름, 설명 또는 신뢰도 임계치를 변경합니다.").

의도를 예측하지 않아야 하는 발언에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 [NLU에서 관련 없음 탐지](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Qfiw_Ld8g6E~M3NlMDcPDw "관련 없음 감지로 채팅에 집중할 수 가상 에이전트 있습니다. 관련 없음 탐지 기능을 사용하여 관련 없는 발화에 대한 예측을 방지하도록 모델을 교육 NLU 합니다.").

## 모델 게시 {#testing-your-model__section_arr_pn2_dwb}

모델 게시 버튼을 사용하면 모델의 현재 버전을 다음과 같은 가상 에이전트다른 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.  
주:  
모델이 교육되지 않은 경우 모델 게시 버튼을 사용할 수 없습니다. 게시하기 전에 모델을 교육하려면 모델 빌드 및 교육 단계로 돌아갑니다.

모델 게시에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 [모델 게시 NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ueVsXwu9dEosPbleyiq93g "(NLU) 모델을 게시 자연어 이해 하여 활성화하고 를 사용하는 NLU다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다.").

## 다중 모델 배치 테스트 {#testing-your-model__section_qh3_lpr_prb}

모델 테스트 및 게시 단계에서는 기본 테스트 세트에 대해 모델을 테스트합니다. 다중 모델 배치 테스트를 사용하면 다른 테스트 세트에 대해 테스트하고, 한 번에 여러 모델을 테스트하고, 테스트 결과를 볼 수 있습니다. 다중 모델 배치 테스트를 사용하려면 다음으로 이동합니다. NLU 워크벤치NLU 고급 기능다중 모델 배치 테스트.

자세한 내용은 [다중 모델 배치 테스트](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/gR2ecufJhnFUQdxR9AjXYA "모델의 성능을 평가하기 위해 대규모 발언 집합에 대해 여러 자연어 이해 (NLU) 모델을 테스트합니다. 테스트 세트를 추가하고, 여러 모델을 테스트하고, 테스트 결과를 확인합니다.") 문서를 참조하십시오.  
테스트 세트에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.

* [테스트 세트 생성](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/kuJRwTjq4gN75eZQaDhs3A "테스트 세트를 생성하거나 NLU 추가하려면 올바른 의도와 일치하는 테스트 발언 파일을 업로드할 수 있습니다. 테스트 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.")
* [테스트 세트 생성 및 관리](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/G9pa4OqtVm2pD4ra12nDKA "모델의 기본 테스트 세트를 NLU 사용하여 모델의 성능과 정확도를 테스트합니다. 에서 NLU 워크벤치컨텐츠를 빌드하거나 업데이트하여 시간이 지남에 따라 테스트 세트를 관리합니다.")

테스트 프로세스에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 [내 모델 테스트](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7h0K_7RFfMsvvsUelOcTJw "자연어 이해 기본 테스트 세트에 대해 (NLU) 모델을 테스트합니다. 테스트는 모델이 현재 콘텐츠에서 어떻게 수행되고 있는지 결정하는 데 도움이 됩니다.").
* **[내 모델 테스트](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7h0K_7RFfMsvvsUelOcTJw)**   
  자연어 이해 기본 테스트 세트에 대해 (NLU) 모델을 테스트합니다. 테스트는 모델이 현재 콘텐츠에서 어떻게 수행되고 있는지 결정하는 데 도움이 됩니다.
* **[모델 게시 NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ueVsXwu9dEosPbleyiq93g)**   
  (NLU) 모델을 게시 자연어 이해 하여 활성화하고 를 사용하는 NLU다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 합니다.
* **[NLU 모델의 초안 버전과 게시된 버전 비교](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r09pXbpKR2TGaK1ogbVNiQ)**   
  초안 교육 자연어 이해 (NLU) 모델을 가장 최근에 게시된 버전과 비교합니다. 변경 내용을 테스트하고 검토하여 초안 모델의 성능이 향상되는지 확인합니다.