Nueva versión del catálogo de modelos en Data Science

Esta nueva versión del catálogo de modelos ya está disponible. Incluye estas mejoras:

• Nuevos metadatos de taxonomía de modelo que permiten a los científicos de datos documentar el caso de uso, el marco y los hiperparámetros de sus modelos.
• Mejora de los metadatos de procedencia del modelo, incluida una referencia al recurso de entrenamiento del modelo (sesiones de bloc de notas).
• Soporte para metadatos personalizados que permite a los científicos de datos documentar el contexto en torno a sus modelos, incluidas las referencias al entorno conda utilizado para entrenar el modelo, los juegos de datos de entrenamiento y validación, etc.
• Soporte para documentar el vector de función de entrada de modelo y los esquemas de predicción.
• Pruebas de introspección de modelos que se ejecutan en el artefacto del modelo antes de que el modelo se guarde en el catálogo de modelos. La introspección de modelo valida el artefacto con respecto a una serie de problemas y errores comunes encontrados con artefactos. Estas pruebas de introspección forman parte de la plantilla de código de artefacto de modelo que se incluye.

Junto con el catálogo de modelos, en esta versión se incluye una serie de nuevos entornos conda con una versión actualizada de Accelerated Data Science (ADS). ADS ahora incluye las nuevas funciones del catálogo de modelos. ADS ahora extrae automáticamente la taxonomía del modelo, los esquemas de procedencia, entrada y salida y ejecuta pruebas de introspección automáticamente. Consulte las notas de la versión de ADS para todos los cambios.

Hemos creado algunos ejemplos de bloc de notas que muestran las nuevas funciones del catálogo de modelos en nuestro repositorio público de Github. Echa un vistazo a nuestro blog de Data Science que presenta estas nuevas funciones del catálogo de modelos.