更新セットへの NLU モデルの追加
更新セットを使用して、 自然言語理解 (NLU) (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。更新セットには、ターゲットインスタンスでモデルが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
- NLU ワークベンチ プラグイン、NLU ワークベンチ Core 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。
- 次の手順は、仮想エージェント および AI 検索 の NLU モデルに適用されます。
- 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には、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が既に存在し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 モデルのアーティファクト
- ML ソリューションと定義 (最近の 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、「 システムアップデートセット」を参照してください。
別の更新セットにモデルを追加する場合は、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ために、 NLU モデルを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追加します。これを行うには、新しい更新セットをモデルのスコープ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は、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。
語彙テーブルなど、モデルに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) 構造である必要があります。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) を更新セットを使用して移動しても、転送後もトレーニングと公開のステータスは変わりません。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では、ターゲットインスタンスでの再トレーニングや再公開は必要ありません。
親子更新セットの詳細については、「 Update set batching」を参照してください。次のビデオでは、このプロセスのデモを行います。
手順
次のタスク
ソースインスタンス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ことがあります。たとえば、sys_nlu_intentの origin フィールドは、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できます。失敗したレコードの [リモート更新を承認 ] をクリックして、更新セットをコミットできます。