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フライホイールイテレーション

フォーカスモード
フライホイールイテレーション - Amazon Comprehend

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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フライホイールイテレーションを使用すると、新しいモデルバージョンの作成と管理に役立ちます。

イテレーションワークフロー

フライホイールは、トレーニング済みのモデルバージョンから開始するか、初期データセットを使用してモデルバージョンをトレーニングします。

時間が経つにつれて、新しいラベル付きデータを取得したら、フライホイールモデルのパフォーマンスを向上させるために新しいモデルバージョンをトレーニングします。フライホイールを実行すると、新しいモデルバージョンをトレーニングして評価する新しいイテレーションが作成されます。新しいモデルバージョンのパフォーマンスが既存のアクティブなモデルバージョンよりも優れている場合は、その新しいモデルバージョンを昇格させることができます。

フライホイールイテレーションのワークフローには、次の手順が含まれます。

  1. ラベル付きの新しいデータ用のデータセットを作成します。

  2. フライホイールを実行して新しいイテレーションを作成します。イテレーションは以下のステップに従って新しいモデルバージョンをトレーニングし、評価します。

    1. 新しいデータを使用してアクティブなモデルバージョンを評価します。

    2. 新しいデータを使用して新しいモデルバージョンをトレーニングします。

    3. 評価とトレーニングの結果をデータレイクに保存します。

    4. 両方のモデルの F1 スコアを返します。

  3. イテレーションが完了すると、既存のアクティブモデルと新しいモデルの F1 スコアを比較できます。

  4. 新しいモデルバージョンのパフォーマンスが優れている場合は、それをアクティブなモデルバージョンに昇格させることができます。コンソール または API を使用して新しいモデルバージョンを昇格させることができます。

イテレーションの管理 (コンソール)

コンソールを使用して新しいイテレーションを開始し、進行中のイテレーションのステータスを問い合わせることができます。また、完了したイテレーションの結果を表示することもできます。

フライホイールイテレーションを開始する (コンソール)

新しいイテレーションを開始する前に、1 つ以上の新しいトレーニングデータセットまたはテストデータセットを作成します。「データセットの設定」を参照してください。

フライホイールイテレーションを開始する (コンソール)
  1. にサインイン AWS Management Console し、Amazon Comprehend コンソールを開きます。

  2. 左側のメニューから [フライホイール] を選択します。

  3. [フライホイール] テーブルからフライホイールを選択します。

  4. [フライホイールを実行] を選択します。

イテレーション結果の分析 (コンソール)

フライホイールイテレーションを実行すると、コンソールは [フライホイールイテレーション] テーブルに結果を表示します。

新しいモデルバージョンを昇格させる (コンソール) 

コンソールのモデル詳細ページから、新しいモデルバージョンをアクティブなモデルバージョンに昇格できます。 

フライホイールモデルバージョンをアクティブモデルバージョン (コンソール) に昇格させます。  
  1. にサインイン AWS Management Console し、Amazon Comprehend コンソールを開きます。

  2. 左側のメニューから [フライホイール] を選択します。

  3. [フライホイール] テーブルからフライホイールを選択します。

  4. [フライホイール] の詳細ページの表から、 [フライホイールイテレーション] から昇格させるバージョンを選択します。

  5. [アクティブモデルを作成] を選択します。

イテレーションの管理 (API) 

Amazon Comprehend API を使用して新しいイテレーションを開始し、進行中のイテレーションのステータスを問い合わせることができます。また、完了したイテレーションの結果を表示することもできます。

フライホイールイテレーションを開始する (API)

Amazon Comprehend StartFlywheelIteration オペレーションを使用して、フライホイールイテレーションを開始します。

aws comprehend start-flywheel-iteration \ --flywheel-arn "flywheelArn"

レスポンスの内容は次のとおりです。

{ "FlywheelIterationArn": "arn:aws::comprehend:aws-region:111122223333:flywheel/name" }

新しいモデルバージョンを昇格させる (API)

UpdateFlywheel オペレーションを使用して、モデルバージョンをアクティブなモデルバージョンに昇格させます。

ActiveModelArn パラメータを新しいアクティブモデルバージョンの ARN に設定した UpdateFlywheel リクエストを送信します。

aws comprehend update-flywheel \ --active-model-arn "modelArn" \

レスポンスの内容は次のとおりです。

{ "FlywheelArn": "arn:aws::comprehend:aws-region:111122223333:flywheel/name", "ActiveModelArn": "modelArn" }

フライホイールイテレーション結果の説明 (API)

Amazon Comprehend DescribeFlywheelIteration オペレーションは、実行後、完了するまでイテレーション処理に関する情報を返します。

aws comprehend describe-flywheel-iteration \ --flywheel-arn "flywheelArn" \ --flywheel-iteration-id "flywheelIterationId" \ --region aws-region

レスポンスの内容は次のとおりです。

{ "FlywheelIterationProperties": { "FlywheelArn": "flywheelArn", "FlywheelIterationId": "iterationId", "CreationTime": <createdAt>, "EndTime": <endedAt>, "Status": <status>, "Message": <message>, "EvaluatedModelArn": "modelArn", "EvaluatedModelMetrics": { "AverageF1Score": <value>, "AveragePrecision": <value>, "AverageRecall": <value>, "AverageAccuracy": <value> }, "TrainedModelArn": "modelArn", "TrainedModelMetrics": { "AverageF1Score": <value>, "AveragePrecision": <value>, "AverageRecall": <value>, "AverageAccuracy": <value> } } }

イテレーション履歴の取得 (API)

ListFlywheelIterationHistory オペレーションを使用して、イテレーション履歴に関する情報を取得します。 

aws comprehend list-flywheel-iteration-history \ --flywheel-arn "flywheelArn"

レスポンスの内容は次のとおりです。

{ "FlywheelIterationPropertiesList": [ { "FlywheelArn": "<flywheelArn>", "FlywheelIterationId": "20220907T214613Z", "CreationTime": 1662587173.224, "EndTime": 1662592043.02, "Status": "<status>", "Message": "<message>", "EvaluatedModelArn": "modelArn", "EvaluatedModelMetrics": { "AverageF1Score": 0.8333333333333333, "AveragePrecision": 0.75, "AverageRecall": 0.9375, "AverageAccuracy": 0.8125 }, "TrainedModelArn": "modelArn", "TrainedModelMetrics": { "AverageF1Score": 0.865497076023392, "AveragePrecision": 0.7636363636363637, "AverageRecall": 1.0, "AverageAccuracy": 0.84375 } } ] }
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