Azure анонсував інтеграцію Azure Language Studio та Azure Machine Learning Studio
Azure анонсував інтеграцію Azure Language Studio та Azure Machine Learning Studio
Microsoft прислухалася до ваших відгуків і рада представити exciting unified story with Azure Machine Learning Studio's На даний момент ви можете використовувати потужні можливості маркування в Студії машинного навчання Azure в поєднанні з простими функціями розробки в Language Studio. Ці сервіси пропонують різні Studios як досвід маркування з різними форматами маркування, що унеможливлює перехід користувачів з однієї служби на іншу. Мета цієї інтеграції — полегшити спільну роботу і перемикатися між маркуваннями в цих окремих студіях, що призводить до кращого і більш гнучкого досвіду, коли користувачі можуть легко перемикатися між двома студіями для маркування та продовження шляху налаштування в будь-яку зі студій залежно від їх варіантів. використання.
Ця інтеграція буде дуже корисною для користувачів з кількох причин:
- Користувачі Language Studio тепер можуть використовувати маркування Машинного навчання Azure та передавати будь-які завдання з маркування зовнішнім постачальникам маркування через Azure.
- Користувачі Language Studio тепер можуть скористатися функцією множинного маркування Azure Machine Learning Studio.
- Користувачі Language Studio можуть продовжити створення міток у Машинному навчанні Azure, продовжуючи процес розробки (навчання, оцінка та розгортання) у Language Studio.
- Користувачі можуть легко перемикатися з мовної студії на студію машинного навчання Azure та навпаки одним натисканням кнопки, зберігаючи при цьому клас/сутності разом із мітками.
- Аналогічно, користувачі машинного навчання Azure також можуть продовжити маркування в Language Studio, продовжуючи процес розробки (навчання, оцінка та розгортання) в Azure Machine Learning Studio.
Інтеграція завжди починається з боку Language Studio, де користувачі можуть підключитися до Машинного навчання Azure та створити новий проект маркування в Машинному навчанні Azure, використовуючи той самий набір даних, з яким було створено мовний проект. Проекти в обох сервісах будуть пов'язані, і користувачі зможуть перемикатися та маркувати будь-яку студію , зберігаючи створені лейбли.
Давайте пройдемося кроками підключення вашого проекту. Пам'ятайте, що існують деякі попередні умови та обмеження, які ви повинні знати перед початком підключення.
Після того, як ви натиснете кнопку «Підключитись до Машинного навчання Azure», з'явиться майстер, який пояснить переваги інтеграції, обмеження та посилання на зовнішню документацію. Щоб спростити роботу та підключення, ми виявляємо деякі параметри та показуємо їх вам, пропонуючи вам вибрати їхню робочу область та ввести ім'я для нового проекту машинного навчання Azure, який необхідно створити.
Однією з найбільших переваг, які користувачі Language Studio можуть знайти корисними, є можливість аутсорсингу маркування компанії-постачальника.
Після того, як користувач завершить підключення, буде створено новий проект маркування машинного навчання Azure, який буде підключений до цього проекту Language Studio. Користувачі не можуть маркувати два варіанти одночасно, тому ми ввели два нові поняття: « активність маркування » та « перемикання ». Якщо активність маркування в одному інтерфейсі включена, активність маркування в іншому інтерфейсі за замовчуванням відключена. Щоб увімкнути дію маркування у досвіді, вам потрібно буде "переключити" на нього дію маркування. Це призведе до імпорту тегів з Language Studio до Машинного навчання Azure або навпаки. Для кожного штату у нас є гіди в обох студіях, щоб пояснити та направити користувачів за їх поточним налаштуванням. Нижче наведено можливі стани в Language Studio.
Щоб ще більше спростити роботу, Microsoft подбали про те, щоб не блокувати користувачів, які надають мітки в Машинному навчанні Azure з інших функцій, доступних в Language Studio. Користувачі Language Studio можуть почати навчання з останніми мітками, які вони виконали в Машинному навчанні Azure. Їм не потрібно включати маркування в Language Studio, щоб продовжити створення або розгортання моделі.
У Студії машинного навчання Azure будь-який підключений проект відображатиме цю вкладку «Мовна студія», де користувачі можуть знову «переключити» свою діяльність з маркування назад до Мовної студії.
