モデル選択#

モデル選択は、パイプライン内のすべてのトレーニング済みモデルを比較するステップです。特に時間をかけて比較し、どのモデルを本番環境にデプロイするかを選択できます。モデルという言葉は常に、2つの要素の組み合わせを指します：トレーニングデータにフィットされた推定器とそのパラメータです。

このステップを、デプロイしたモデルのパフォーマンスを時間をかけて監視できるコントロールセンターと考えてください。必要に応じて、より正確で効率的なモデルに切り替えることができます。

ここで、以下のことができます：

• モデルバージョンの管理
• モデルのデプロイ
• スコアの比較
• モデルの自動デプロイ設定

#トレーニング済みモデルの管理

このページの主な焦点は、Generated models boardです。これは、パイプライン作成以来にフィットされたすべてのモデルをリストします。

ハイパーパラメータチューニングステップからのすべての組み合わせが保存されるわけではなく、最も優れた検証スコアを持つものだけが保存されます。

#バージョンの管理

現在、モデルのバージョンは、そのモデルを生成するために使用されたパイプラインのバージョンと同じです。これにより、すべての予測がどのように行われたかを追跡できます。

時間をかけて保存されたすべてのモデルバージョンは、テーブルにリストされます。📥アイコンをクリックして、特定のモデルバージョンをダウンロードすることを選択できます。

#モデルのデプロイ

緑色の原子⚛️アイコンが付いた最上部のモデルは、現在パイプラインにデプロイされているモデルです。これは、デプロイオプションステップにリストされた仕様（すなわち、消費者）を使用して推論を行うモデルです。

その行の末尾にあるPlay ▶️ボタンをクリックして、別のモデルを手動でデプロイすることを選択できます。

#スコア

Generated modelsリストには、検証スコア（検証セットで評価）とテストスコア（テストセットで評価）の両方が表示されます。デフォルトでは、リソースの使用を最小限に抑えるためにテストスコアは計算されません。テストスコア列のRefresh 🔄ボタンをクリックして、手動で計算することを選択できます。

最も優れた検証スコアを持つモデルの横にカップ🏆シンボルがあり、それをより簡単に見つけるのに役立ちます！

両方の列で使用されるデフォルトのスコアリング関数はHighlight scoreです。これは、トレーニングステップで⭐ハイライトしたスコアリング関数です。テーブルの右上にあるドロップダウンメニューをクリックして、トレーニングステップで追加した関数の中から関数を選択し、別のスコアリング関数で結果を表示できます。

最後に、特定のモデルの詳細ページで、複数の関数のスコアを横並びで比較することもできます。モデルの行の末尾にあるStats 📊アイコンをクリックして、それを開きます。

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#モデルの自動デプロイ設定

モデル選択ステップの重要な機能は、特定の基準に基づいてモデルの自動デプロイを設定できることです。

モデルの自動デプロイ方法を学ぶ

#さらに詳しく

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