Siklus hidup model

Fitur layanan bahasa menggunakan model AI yang diversi. Kami memperbarui layanan bahasa dengan versi model baru untuk meningkatkan akurasi, dukungan, dan kualitas. Sebagai model menjadi lebih lama, mereka diberhentikan. Gunakan artikel ini untuk informasi tentang proses itu, dan apa yang dapat Anda harapkan untuk aplikasi Anda.

Fitur bawaan

Garis waktu kedaluwarsa

Layanan bahasa standar (tidak disesuaikan) kami dibangun di atas model AI yang kami sebut model pra-terlatih. Kami memperbarui layanan bahasa dengan versi model baru setiap beberapa bulan untuk meningkatkan akurasi, dukungan, dan kualitas model.

Kemampuan Model yang Dibuat Sebelumnya: Saat model baru dan fungsionalitas baru tersedia dan lebih lama, model yang kurang akurat akan dihentikan. Kecuali dinyatakan lain, model bawaan yang dihentikan akan secara otomatis diperbarui ke versi model terbaru.

Selama periode penghentian versi model, panggilan API ke versi model yang akan segera dihentikan akan mengembalikan peringatan. Setelah penghentian versi model, panggilan API ke versi model yang tidak digunakan lagi akan mengembalikan respons menggunakan versi model terbaru dengan pesan peringatan tambahan. Jadi, implementasi Anda tidak akan pernah rusak, tetapi hasilnya mungkin berubah.

Periode penghentian versi model didefinisikan sebagai: periode waktu dari rilis versi model yang lebih baru untuk kemampuan tersebut, hingga versi lama tertentu tidak digunakan lagi. Periode ini didefinisikan sebagai enam bulan untuk versi model stabil, dan tiga bulan untuk pratinjau. Misalnya, versi 2021-01-01 model stabil akan tidak digunakan lagi enam bulan setelah versi 2021-07-01 model penerus dirilis, pada 1 Januari 2022. Kemampuan pratinjau di API pratinjau tidak mempertahankan periode penghentian minimum dan dapat tidak digunakan lagi kapan saja.

Pilih versi model yang digunakan pada data Anda

Secara default, permintaan API akan menggunakan model terbaru yang Tersedia Secara Umum. Anda dapat menggunakan parameter opsional untuk memilih versi model yang akan digunakan.

Tip

Jika Anda menggunakan SDK untuk C#, Java, JavaScript, atau Python, lihat dokumentasi referensi untuk informasi tentang parameter versi model yang sesuai. Untuk titik akhir sinkron, gunakan parameter kueri model-version. Contohnya:

POST <resource-url>/text/analytics/v3.1/sentiment?model-version=2021-10-01-preview.

Untuk titik akhir asinkron, gunakan properti model-version di isi permintaan di bawah properti tugas.

Versi model yang digunakan dalam permintaan API Anda akan disertakan dalam objek respons.

Catatan

Jika Anda menggunakan versi model yang tidak tercantum dalam tabel, model tersebut tunduk pada kebijakan kedaluwarsa.

Gunakan tabel di bawah untuk menemukan versi model mana yang didukung oleh setiap fitur:

Fitur Versi yang didukung Versi Terbaru yang Tersedia Secara Umum Versi pratinjau terbaru
Analisis sentimen dan penggalian opini 2019-10-01 2021-10-01
Deteksi Bahasa 2021-11-20 2021-11-20
Penautan Entitas 2021-06-01 2021-06-01
Named Entity Recognition (NER) 2021-06-01 2021-06-01
Deteksi Informasi Pengidentifikasi Pribadi (PII) 2020-07-01, 2021-01-15 2021-01-15
Deteksi PII untuk percakapan (Pratinjau) 2022-05-15-preview 2022-05-15-preview
Jawaban atas pertanyaan 2021-10-01 2021-10-01
Analitik Teks untuk kesehatan 2021-05-15, 2022-03-01 2022-03-01
Ekstraksi frasa kunci 2021-06-01 2021-06-01
Ringkasan dokumen (pratinjau) 2021-08-01 2021-08-01
Ringkasan percakapan (pratinjau) 2022-05-15-preview 2022-05-15-preview

Fitur kustom

Garis waktu kedaluwarsa

Saat konfigurasi pelatihan baru dan fungsionalitas baru tersedia; konfigurasi yang lebih lama dan kurang akurat dihentikan, lihat garis waktu berikut untuk masa berlaku konfigurasi:

Konfigurasi baru dirilis setiap beberapa bulan. Jadi, konfigurasi pelatihan kedaluwarsa dari konfigurasi yang tersedia untuk umum adalah enam bulan setelah dirilis. Jika Anda telah menetapkan model terlatih ke penyebaran, penyebaran ini kedaluwarsa setelah dua belas bulan dari kedaluwarsa konfigurasi pelatihan.

Setelah versi konfigurasi pelatihan kedaluwarsa, panggilan API akan mengembalikan kesalahan saat dipanggil atau digunakan jika dipanggil dengan versi konfigurasi yang kedaluwarsa. Secara default, permintaan pelatihan akan menggunakan versi konfigurasi pelatihan terbaru yang tersedia. Untuk mengubah versi konfigurasi, gunakan trainingConfigVersion saat mengirimkan pekerjaan pelatihan dan tetapkan versi yang Anda inginkan.

Tip

Disarankan untuk menggunakan versi konfigurasi terbaru yang didukung

Anda dapat melatih dan menyebarkan model AI kustom sejak tanggal rilis versi konfigurasi pelatihan, hingga tanggal kedaluwarsa konfigurasi pelatihan. Setelah tanggal ini, Anda harus menggunakan versi konfigurasi pelatihan lain yang didukung untuk mengirimkan pelatihan atau pekerjaan penyebaran apa pun.

Kedaluwarsa penyebaran adalah ketika model yang Anda sebarkan tidak akan tersedia untuk digunakan untuk prediksi.

Gunakan tabel di bawah untuk menemukan versi model mana yang didukung oleh setiap fitur:

Fitur Versi konfigurasi Pelatihan yang didukung Kedaluwarsa konfigurasi pelatihan Kedaluwarsa penyebaran
Klasifikasi teks kustom 2022-05-01 10/28/2022 10/28/2023
Pemahaman bahasa percakapan 2022-05-01 10/28/2022 10/28/2023
pengenalan entitas bernama kustom 2022-05-01 10/28/2022 10/28/2023
Alur kerja orkestrasi 2022-05-01 10/28/2022 10/28/2023

Versi API

Saat melakukan panggilan API ke fitur berikut, Anda perlu menentukan API-VERISON yang ingin Anda gunakan untuk menyelesaikan permintaan Anda. Disarankan untuk menggunakan versi API terbaru yang tersedia.

Jika Anda menggunakan Language Studio untuk membangun proyek, Anda akan menggunakan versi API terbaru yang tersedia. Jika Anda perlu menggunakan versi API lain, ini hanya tersedia langsung melalui API.

Gunakan tabel di bawah untuk menemukan versi API mana yang didukung oleh setiap fitur:

Fitur Versi yang didukung Versi Terbaru yang Tersedia Secara Umum Versi pratinjau terbaru
Klasifikasi teks kustom 2022-05-01 2022-05-01
Pemahaman bahasa percakapan 2022-05-01 2022-05-01
pengenalan entitas bernama kustom 2022-05-01 2022-05-01
Alur kerja orkestrasi 2022-05-01 2022-05-01

Langkah berikutnya

Gambaran umum Azure Cognitive Service untuk Bahasa