Trainierte Lösungen in die Produktion exportieren

Verfeinern und testen Sie Ihre ML-Lösungen iterativ in einer Nicht-Produktionsinstanz, und exportieren Sie die Änderungen mithilfe von Update Sets in Ihre Produktionsinstanz. Diese Vorgehensweise verringert das Risiko, dass Lösungen in Ihrer Live-Produktionsinstanz neu trainiert werden müssen.

Vorbereitungen

Stellen Sie vor dem Testen in einer Testinstanz sicher, dass die Instanz kürzlich geklonte Daten aus Ihrer Produktionsinstanz enthält, damit die Lösungen, die Sie in der Testinstanz trainieren, auch weiterhin gültig sind, wenn Sie sie in die Produktionsinstanz exportieren.

Erforderliche Rolle: admin oder ml_admin

Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird

Planen Sie Ihre Änderungen sorgfältig, und denken Sie daran, dass die Update Sets basierend auf der System-ID [sys-id] mit Datensätzen abgeglichen werden, nicht anhand der Versionsnummer. Beachten Sie, dass das Verschieben von Lösungen in Instanzen manchmal zu unvorhersehbaren Ergebnissen führen kann. Wenn ein solches Problem auftritt, trainieren Sie die Lösung erneut. Dies dauert 5 Minuten pro Lösung. Weitere Informationen zu Update-Sätzen finden Sie unter System-Update-Sätze .

Prozedur

1. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Klassifizierung > Lösungsdefinitionen oder Predictive Intelligence > Ähnlichkeit > Lösungsdefinitionenan.
2. Klicken Sie auf den Namen des Datensatzes Ihrer trainierten ML-Lösungsdefinition, um ihn zu öffnen.
3. Klicken Sie im Abschnitt „Zugehörige Links“ auf Lösungen zu aktuellem Update-Set hinzufügen.
4. Klicken Sie auf Aktualisieren.

Ergebnisse

Ihre trainierten ML-Lösungsartefakte, wie Lösungsdefinitionen, Vorlagendatensätze und Vorhersagemodellstatistiken, werden dem aktuellen Update-Set hinzugefügt.

Nächste Maßnahme

Je nachdem, wo Sie sich in Ihren Lösungstests befinden, planen Sie den Export Ihres Update-Sets in eine andere Nicht-Produktionsinstanz, um weitere Tests durchführen, oder in die Produktion.

Hinweis:

Nachdem Sie eine Ähnlichkeitslösung exportiert haben, klicken Sie im Abschnitt „Zugehörige Links“ des Definitionsformulars der entsprechenden ML-Lösung auf Ähnlichkeitsfenster neu laden (nach Lösungsimport erforderlich).