Как запустить обучение модели
Last updated
Last updated
Роль пользователя должна иметь следующие минимальные права:
«Шаблоны процесса обучения — Создание, Просмотр»
«Процессы обучения — Создание, Просмотр, Управление»
Перейдите на страницу Обучение > Шаблоны обучения.
Нажмите кнопку Добавить шаблон обучения.
В открывшейся форме:
В поле Название укажите произвольное название шаблона. Допускаются только буквы, цифры, дефис, подчеркивание и точки.
В поле Тип выберите доступный тип модели, который будет указывать на тип решаемых задач. Если подходящего значения нет, обратитесь к пользователю с административными правами, чтобы он добавил нужный тип модели.
В поле Шаблон модели выберите значение Базовая модель.
При необходимости в поле Описание введите краткое описание шаблона, которое позволит идентифицировать его среди других шаблонов проекта.
В параметре Искусственно расширить датасет укажите значение повороты + экспозиция + шум — это позволит улучшить результаты обучения модели.
Остальные технические параметры оставьте без изменений.
В завершение нажмите Сохранить.
В строке с шаблоном обучения выберите действие Процессы, чтобы перейти на страницу процессов.
Нажмите кнопку Добавить процессы обучения.
В открывшейся форме укажите целевую машину, на которой будет проводиться обучение, и нажмите Сохранить.
Новый процесс отобразится в табличной части страницы Процессы обучения и будет иметь статус Создан.
На странице Процессы обучения выберите для созданного процесса действие Запустить.
Дождитесь, когда статус изменится с Запускается на Выполняется — это признак успешного запуска процесса обучения. Обучение достаточно длительный процесс, который зависит от размера датасета и, в среднем, занимает несколько часов.
Чтобы узнать приблизительное время обучения вашей модели, разверните справочную информацию о процессе. В колонке ~До окончания вы увидите примерное время, которое осталось до завершения процесса.
Чтобы отследить метрики запущенного обучения, выберите для вашего процесса действие Мониторинг обучения.
На странице мониторинга вы увидите график со следующими показателями:
Зеленая кривая — коэффициент обучения модели. Метрика демонстрирует, как изменяется коэффициент обучения по мере увеличения числа эпох. Обычно коэффициент обучения уменьшается с увеличением числа эпох, чтобы модель могла лучше подстраиваться под данные и минимизировать ошибку.
Синяя кривая — количество ошибок на обучающем датасете. Метрика показывает, насколько хорошо модель обучается на этих данных. Успешный сценарий предполагает, что это значение должно уменьшаться по мере улучшения обучения модели.
Красная кривая — показывает рост средней точности предсказания на тестовом датасете. Метрика демонстрирует, насколько точно модель предсказывает на новых, ранее не виденных данных.
Более подробную информацию о мониторинге обучения вы можете просмотреть здесь.
Убедитесь, что обучение модели завершено успешно — на странице Процессы обучения ваш процесс должен иметь статус Успешно завершен.
Затем перейдите на страницу Модели. Если все прошло успешно, то в таблице отобразится имя обученной модели.
Теперь можно переходить к следующему этапу — настройке и запуску инференса на целевой машине.
Примечание. На одной целевой машине можно создать только один процесс обучения. Целевая машина заранее настраивается администратором. Если у вас нет доступных целевых машин, обратитесь с данным вопросом к соответствующему сотруднику.
Примечание. Данный шаг является необязательным.
