Language Understanding'den (LUIS) konuşma dili anlama (CLU) geçiş
Konuşma dili anlama (CLU), Azure Yapay Zeka Dili'nde bulut tabanlı bir yapay zeka teklifidir. Language Understanding'in (LUIS) en yeni neslidir ve önceden oluşturulmuş LUIS uygulamalarıyla geriye dönük uyumluluk sunar. CLU, kullanıcıların konuşma konuşmalarındaki amaçları ve varlıkları tahmin etmek için özel bir doğal dil anlama modeli oluşturmasına olanak sağlamak için en son düzey makine öğrenmesi zekasını kullanır.
CLU, LUIS'e göre aşağıdaki avantajları sunar:
- Daha iyi amaç sınıflandırması ve varlık ayıklama için en son model makine öğrenmesi modelleriyle geliştirilmiş doğruluk. LUIS, amaçlar ve varlıklardaki belirli kavramları genelleştirmek için daha fazla örnek gerektirirken, CLU'nun daha gelişmiş makine öğrenmesi daha az veri gerektirerek müşterilerin yükünü azaltır.
- Model öğrenme ve eğitim için çok dilli destek. Projeleri tek dilde eğitin ve 96 dilde amaçları ve varlıkları hemen tahmin edin.
- Düzenleme iş akışını kullanarak farklı CLU ve özel soru yanıtlama projeleriyle tümleştirme kolaylığı.
- Dağıtım öncesinde model performansı değerlendirmesi için Language Studio ve API'leri kullanarak deneyim içinde test verileri ekleme olanağı.
Başlamak için yeni bir proje oluşturabilir veya LUIS uygulamanızı geçirebilirsiniz.
LUIS ile CLU karşılaştırması
Aşağıdaki tabloda LUIS ve CLU'nun özellikleri arasında yan yana bir karşılaştırma yer alır. Ayrıca, CLU'ya geçtikten sonra LUIS uygulamanızda yapılan değişiklikleri vurgular. Değişiklikler hakkında daha fazla bilgi edinmek için bağlantılı kavramı seçin.
| LUIS özellikleri | CLU özellikleri | Geçiş sonrası |
|---|---|---|
| Makine öğrenmesi ve Yapılandırılmış ML varlıkları | Öğrenilen varlık bileşenleri | Alt varlıkları olmayan makine öğrenmesi varlıkları CLU varlıkları olarak aktarılır. Yapılandırılmış ML varlıkları, yaprak düğümleri (kendi alt varlıkları olmayan en düşük düzey alt varlıklar) CLU'da varlık olarak aktarır. CLU'daki varlığın adı, üst öğeyle birleştirilmiş alt varlığın adı olacaktır. Örneğin, Order.Size |
| Liste, kayıt defteri ve önceden oluşturulmuş varlıklar | Liste, kayıt defteri ve önceden oluşturulmuş varlık bileşenleri | Liste, kayıt defteri ve önceden oluşturulmuş varlıklar, varlık türüne göre doldurulmuş bir varlık bileşeniyle CLU'da varlıklar olarak aktarılır. |
Pattern.Any Varlık |
Şu anda kullanılamıyor | Pattern.Any varlıklar kaldırılacaktır. |
| Her uygulama için tek kültür | Çok dilli modeller her proje için birden çok dili etkinleştirir. | Projenizin birincil dili LUIS uygulama kültürünüz olarak ayarlanır. Projeniz farklı dillere genişletilecek şekilde eğitilebilir. |
| Varlık rolleri | Roller artık gerekli değildir. | Varlık rolleri varlık olarak aktarılır. |
| Ayarlar: noktalama işaretlerini normalleştirme, aksanları normalleştirme, sözcük biçimini normalleştirme, tüm eğitim verilerini kullanma | Ayarlar artık gerekli değildir. | Ayarlar aktarılmaz. |
| Desenler ve tümcecik listesi özellikleri | Desenler ve Tümcecik listesi özellikleri artık gerekli değildir. | Desenler ve tümcecik listesi özellikleri aktarılmaz. |
| Varlık özellikleri | Varlık bileşenleri | Bir varlığa özellik olarak eklenen liste veya önceden oluşturulmuş varlıklar, bu varlığa eklenen bileşenler olarak aktarılır. Varlık özellikleri amaçlar için aktarılmaz. |
| Amaçlar ve konuşmalar | Amaçlar ve konuşmalar | Tüm amaçlar ve ifadeler aktarılacaktır. Konuşmalar, aktarılan varlıklarıyla etiketlenir. |
| Uygulama GUID'leri | Proje adları | Her geçiş uygulaması için uygulama adıyla bir proje oluşturulur. Uygulama adlarındaki tüm özel karakterler CLU'da kaldırılır. |
| Sürüm oluşturma | Her eğitişinizde bir model oluşturulur ve projenizin bir sürümü olarak görev yapar. | Seçili uygulama sürümü için bir proje oluşturulur. |
| Toplu test kullanarak değerlendirme | Test kümelerini kullanarak değerlendirme | Test veri kümenizi eklemeniz gerekir. |
| LUIS kaynakları için Rol Tabanlı Erişim Denetimi (RBAC) | Dil kaynakları için kullanılabilir Rol Tabanlı Erişim Denetimi (RBAC) | Dil kaynağı RBAC'leri geçiş sonrasında el ile eklenmelidir. |
| Tek eğitim modu | Standart ve gelişmiş eğitim modları | Uygulama geçişi sonrasında eğitim gerekir. |
| İki yayımlama yuvası ve sürüm yayımlama | Özel adlandırma ile on dağıtım yuvası | Uygulamanın geçişi ve eğitiminden sonra dağıtım gerekir. |
| .NET, Python, Java ve Node.js'de LUIS yazma API'leri ve SDK desteği | CLU Yazma REST API'leri. | Daha fazla bilgi için CLU yazma API'leri hakkında bilgi için hızlı başlangıç makalesine bakın. CLU yazma API'lerini kullanmak için yeniden düzenleme gerekir. |
| .NET, Python, Java ve Node.js'de LUIS Çalışma Zamanı API'leri ve SDK desteği | CLU Çalışma Zamanı API'leri. .NET ve Python için CLU Çalışma Zamanı SDK desteği. | Daha fazla bilgi için BKZ . API'yi çağırma. CLU çalışma zamanı API'sinin yanıtını kullanmak için yeniden düzenleme gerekir. |
LUIS uygulamalarınızı geçirme
LUIS portalını veya REST API'yi kullanarak LUIS uygulamanızı geçirmek için aşağıdaki adımları kullanın.
LUIS portalını kullanarak LUIS uygulamalarınızı geçirme
LUIS Portalını kullanarak geçişe başlamak için şu adımları izleyin:
LUIS portalında oturum açtıktan sonra, geçiş sihirbazını başlatmak için ekranın üst kısmındaki başlık üzerindeki düğmeye tıklayın. Geçiş yalnızca seçili LUIS uygulamalarınızı CLU'ya kopyalar.
Geçişe genel bakış sekmesi, konuşma dilini anlama ve avantajları hakkında kısa bir açıklama sağlar. Devam etmek için İleri'ye basın.
LUIS uygulamanızı geçirmek istediğiniz Dil kaynağını belirleyin. Dil kaynağınızı zaten oluşturduysanız Azure aboneliğinizi ve ardından Dil kaynağınızı seçin ve ardından İleri'yi seçin. Dil kaynağınız yoksa, yeni bir Dil kaynağı oluşturmak için bağlantıya tıklayın. Daha sonra kaynağı seçin ve İleri'yi seçin.
Geçirmek istediğiniz tüm LUIS uygulamalarınızı seçin ve sürümlerinin her birini belirtin. İleri'yi seçin. Uygulamanızı ve sürümü seçtikten sonra, LUIS uygulamanızdan taşınmayacak özellikler hakkında sizi bilgilendiren bir iletiyle karşılaşırsınız.
Dekont
Özel karakterler konuşma dili anlama tarafından desteklenmez. Seçtiğiniz LUIS uygulama adlarındaki tüm özel karakterler, yeni geçirilen uygulamalarınızda kaldırılır.
Dil kaynağınızı ve LUIS uygulamaları seçimlerinizi gözden geçirin. Uygulamalarınızı geçirmek için Son'u seçin.
Açılan pencere, uygulamalarınızın geçiş durumunu izlemenize olanak tanır. Geçişe başlamamış uygulamalar Başlatılmamış durumuna sahip olur. Geçişe başlayan uygulamaların durumu Devam ediyor olur ve geçişleri tamamlandıktan sonra Başarılı olur. Başarısız bir uygulama, geçiş işlemini yinelemeniz gerektiği anlamına gelir. Tüm uygulamalar için geçiş tamamlandıktan sonra Bitti'yi seçin.
Uygulamalarınız geçirildikten sonra aşağıdaki adımları gerçekleştirebilirsiniz:
Sık sorulan sorular
Hangi LUIS JSON sürümü CLU tarafından desteklenir?
CLU, JSON sürüm 7.0.0 modelini destekler. JSON biçimi daha eskiyse, önce LUIS'e içeri aktarılması, ardından luis'ten en son sürümle dışarı aktarılması gerekir.
CLU'daki varlıklar nasıl farklıdır?
CLU'da tek bir varlık, ayıklama için farklı yöntemler olan birden çok varlık bileşenine sahip olabilir. Bu bileşenler daha sonra tanımlayabileceğiniz kurallar kullanılarak birleştirilir. Kullanılabilir bileşenler şunlardır:
- Öğrenildi: LUIS'teki ML varlıklarına eşdeğer etiketler, sağlanan etiketlerin içeriğine ve bağlamlarına göre bir varlığı tahmin etmek üzere makine öğrenmesi modelini eğitmek için kullanılır.
- Liste: LUIS'teki liste varlıkları gibi, liste bileşenleri de bir eş anlamlılar kümesiyle tam olarak eşleşip bunları liste anahtarı adı verilen normalleştirilmiş bir değerle eşler.
- Önceden oluşturulmuş: Önceden oluşturulmuş bileşenler, luis ve CLU'da kullanılabilen yaygın türler için önceden oluşturulmuş ayıklayıcılarla bir varlık tanımlamanıza olanak sağlar.
- Regex: Regex bileşenleri, LUIS'teki regex varlıkları gibi özel tanımlı desenleri yakalamak için normal ifadeler kullanır.
LUIS'teki varlıklar, eşdeğer bileşenler aktarılmış şekilde CLU'da aynı ada sahip varlıklar olarak aktarılır.
Geçiş sonrasında yapılandırılmış makine öğrenmesi yaprak düğümleriniz ve alt düzey alt varlıklarınız yeni CLU modeline aktarılırken, tüm üst varlıklar ve üst düzey varlıklar yoksayılır. Varlığın adı, alt düzey varlığın üst varlığıyla birleştirilmiş adı olacaktır.
Örneğin:
LUIS varlığı:
- Pizza Siparişi
- Tepesi
- Size
CLU'da geçirilen LUIS varlığı:
- Pizza Siparişi.Topping
- Pizza Sipariş.Boyut
Ayrıca CLU'da 2 farklı varlığı aynı karakter aralığı için etiketleyemezsiniz. CLU'daki öğrenilen bileşenler birbirini dışlar ve yalnızca öğrenilen bileşenler için çakışan tahminler sağlamaz. LUIS uygulamanızı geçirirken çakışan varlık etiketleri en uzun etiketi korur ve diğerlerini yoksayar.
Varlık bileşenleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Varlık bileşenleri.
Varlık rolleri CLU'ya nasıl aktarılır?
Rolleriniz, etiketli konuşmalarıyla birlikte farklı varlıklar olarak aktarılır. Her rolün varlık türü, hangi varlık bileşeninin doldurulacağını belirler. Örneğin, liste varlığı rolü, doldurulmuş bir liste bileşeniyle, rolle aynı ada sahip bir varlık olarak aktarılır.
Varlık özellikleri CLU'da nasıl aktarılır?
Amaçlar için özellik olarak kullanılan varlıklar aktarılmaz. Diğer varlıklar için özellik olarak kullanılan varlıklar, varlığın ilgili bileşenini doldurur. Örneğin, SizeList adlı bir liste varlığı Boyut adlı makine tarafından öğrenilen bir varlığa özellik olarak kullanıldıysa, Boyut varlığı, BoyutListesi'nden liste bileşenine eklenen liste değerleriyle birlikte CLU'ya aktarılır. Aynı durum önceden oluşturulmuş ve regex varlıkları için de uygulanır.
CLU'da varlık güveni puanlarının farkı nedir?
Ayıklanan varlıkların %100 güvenilirlik puanı vardır ve bu nedenle varlıklar arasında karar almak için varlık güvenilirlik puanları kullanılmamalıdır.
Konuşma dili anlama nasıl çok dilli çalışır?
Konuşma dilini anlama projeleri farklı dillerde konuşmaları kabul eder. Ayrıca, modelinizi tek bir dilde eğitebilir ve diğer dillerde tahmin etmek için genişletebilirsiniz.
Örneğin:
Eğitim konuşmaları (İngilizce): Nasılsınız?
Etiketli amaç: Selamlama
Çalışma zamanı konuşma (Fransızca): Yorum ça va?
Tahmin edilen amaç: Selamlama
CLU'nun doğruluğu LUIS'ten nasıl daha iyi?
CLU, farklı amaç sınıflandırması ve varlık ayıklama modellerinin makine öğrenmesi performansını geliştirmek için son modellerden faydalanır.
Bu modeller küçük varyasyonlara duyarsızdır ve şu ayarlara duyulan ihtiyacı ortadan kaldırır: Noktalama işaretlerini normalleştirin, aksanları normalleştirin, sözcük biçimini normalleştirin ve tüm eğitim verilerini kullanın.
Ayrıca, yeni modeller artık daha iyi doğruluk için benzer sözcükler sağlamak için kullanıcıdan ek bilgi gerektirmediğinden tümcecik listesi özelliklerini desteklemez. Desenler, yeni model paradigmasında gerekli olmayan kural tabanlı eşleştirme teknikleri kullanılarak geliştirilmiş amaç sınıflandırması sağlamak için de kullanılmıştır. Aşağıdaki soruda bu konu daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.
LUIS'te kullandığım özellikler artık mevcut değilse ne yapmalıyım?
LUIS'te bulunan ve artık CLU'da kullanılamayacak birkaç özellik vardır. Bu özellik mühendisliği yapma, desen ve desene sahip olma.herhangi bir varlık ve yapılandırılmış varlıklara sahip olma özelliğini içerir. LUIS'te bu özelliklere bağımlılıklarınız varsa aşağıdaki kılavuzu kullanın:
Desenler: Normal ifade şablonu konuşmalarını tanımlayarak amaç sınıflandırmasına yardımcı olmak için LUIS'e desenler eklendi. Bu, yalnızca Desen amaçlarını tanımlama özelliğini içeriyordu (konuşma örnekleri olmadan). CLU, en son modellerden yararlanarak genelleştirme yapabilir. CLU'daki amaçla belirli bir desenle eşleşen birkaç konuşma sağlayabilirsiniz ve desen şablonu konuşmasına gerek kalmadan büyük olasılıkla farklı desenleri en üst amaç olarak sınıflandıracaktır. Bu, LUIS'te sınırlı olan bu desenleri formüle etme gereksinimini basitleştirir ve daha iyi bir amaç sınıflandırma deneyimi sağlar.
Tümcecik listesi özellikleri: Özellikleri ilişkilendirme özelliği temel olarak, kullanılacak temel öğeleri/özellikleri vurgulayarak amaçların sınıflandırılmasında yardımcı olmak için ortaya çıkar. CLU'da kullanılan derin modeller zaten dilde bulunan öğeleri tanımlama yeteneğine sahip olduğundan bu artık gerekli değildir. Buna karşılık, bu özelliklerin kaldırılması modelin sınıflandırma yeteneği üzerinde hiçbir etkiye sahip olmayacaktır.
Yapılandırılmış varlıklar: Yapılandırılmış varlıkları tanımlama özelliği temel olarak konuşmaların çok düzeyli ayrıştırmasını etkinleştirmekti. Luis, alt varlıkların farklı olasılıklarıyla tüm farklı varlık bileşimlerinin tanımlanmasını ve modele örnek olarak sunulmasını gerektirdi. CLU'da, çakışan öğrenilen bileşenler desteklenmediğinden bu yapılandırılmış varlıklar artık desteklenmemektedir. Bu yapılandırılmış ayıklamaları işlemek için birkaç olası yaklaşım vardır:
- Belirsiz olmayan ayıklamalar: Çoğu durumda yaprak varlıkların algılanması, tam yayılma alanı içindeki gerekli öğeleri anlamak için yeterlidir. Örneğin, bir kaynağı ve hedefi (Londra'yı New York'a veya çalışmak için Eve) tamamen yayılan Trip gibi yapılandırılmış varlık, kaynak ve hedef için tahmin edilen ayrı aralıklarla tanımlanabilir. Bunların bireysel tahminler olarak varlığı sizi Gezi varlığı hakkında bilgilendirdi.
- Belirsiz ayıklamalar: Farklı alt varlıkların sınırları çok net olmadığında. Bunu göstermek için "Pepperoni pizza ve ekstra peynirli vejetaryen pizza sipariş etmek istiyorum" örneğini alın. Farklı pizza türlerinin yanı sıra topping değişiklikleri de ayıklanabilir, ancak bağlam olmadan ayıklanması, ek peynirin eklendiği yere ilişkin bir belirsizlik derecesine sahip olacaktır. Bu durumda, yayılma alanının kapsamı bağlam tabanlıdır ve ml'nin bunu belirlemesini gerektirir. Belirsiz ayıklamalar için aşağıdaki yaklaşımlardan birini kullanabilirsiniz:
- Alt varlıkları aynı varlık içindeki farklı varlık bileşenlerinde birleştirin.
Örneğin:
LUIS Uygulaması:
- Pizza Siparişi (varlık)
- Boyut (alt öğe)
- Miktar (alt öğe)
CLU Uygulaması:
- Pizza Siparişi (varlık)
- Boyut (liste varlığı bileşeni: küçük, orta, büyük)
- Miktar (önceden oluşturulmuş varlık bileşeni: sayı)
CLU'da pizza siparişini boyut ve miktar dahil olmak üzere pizza siparişinin tamamını etiketleyebilirsiniz; bu da pizza siparişini boyut için bir liste anahtarı ve aynı varlık nesnesindeki miktar için bir sayı değeriyle döndürür.
- Varlıkların birkaç derinlik düzeyi içerdiği daha karmaşık sorunlar için varlık yapısındaki her derinlik düzeyi için bir proje oluşturabilirsiniz. Bu size şu seçeneği sunar:
- Konuşmayı her projeye geçirin.
- CLU aşamasındaki her projenin analizlerini birleştirin.
Bu kavramla ilgili ayrıntılı bir örnek için GitHub'da bulunan pizza örnek projelerine göz atın.
CLU'da sürümleri Nasıl yaparım? yönetebilirsiniz?
CLU, modelinizi eğitmek için kullanılan veri varlıklarını kaydeder. Bir modelin varlıklarını dışarı aktarabilir veya herhangi bir noktada projeye geri yükleyebilirsiniz. Bu nedenle modeller projenizin farklı sürümleri gibi davranır.
Language Studio kullanarak veya program aracılığıyla CLU projelerinizi dışarı aktarabilir ve varlıkların farklı sürümlerini yerel olarak depolayabilirsiniz.
CLU sınıflandırması LUIS'ten neden farklıdır? Hiçbiri sınıflandırması nasıl çalışır?
CLU, ikili sınıflandırmanın aksine çoklu sınıflandırma kullanarak modelleri eğitmeye yönelik farklı bir yaklaşım sunar. Sonuç olarak, puanların yorumlanması farklıdır ve eğitim seçenekleri arasında farklılık gösterir. Daha iyi sonuçlar elde etme olasılığınız yüksek olsa da, puanlardaki farkı gözlemlemeniz ve amaç tahminlerini kabul etmek için yeni bir eşik belirlemeniz gerekir. Proje ayarlarınızda Hiçbiri amacı için kolayca bir güvenilirlik puanı eşiği ekleyebilirsiniz. Bu, en üstteki amaç sağlanan güvenilirlik puanı eşiğini aşmadıysa, en üst amaç olarak None döndürür.
CLU modelleri için LUIS'ten daha fazla veriye ihtiyacım var mı?
Yeni CLU modelleri LUIS'e kıyasla daha iyi bir anlamsal dil anlayışına sahiptir ve bu sayede modellerin önemli ölçüde veri azaltması ile genelleştirilmesine yardımcı olur. Sahip olduğunuz veri miktarını azaltmayı hedeflemeseniz de, LUIS ile karşılaştırıldığında CLU'daki varyasyonlara ve eş anlamlılara karşı daha iyi performans ve dayanıklılık beklemelisiniz.
LUIS uygulamalarımı geçirmezsem, bunlar silinecek mi?
Mevcut LUIS uygulamalarınız 1 Ekim 2025'e kadar kullanılabilir olacaktır. Bundan sonra bu uygulamaları kullanamazsınız, hizmet uç noktaları artık çalışmaz ve uygulamalar kalıcı olarak silinir.
Şunlardır: . CLU'da desteklenen LU dosyaları
CLU tarafından yalnızca JSON biçimi desteklenir. öğesini içeri aktarabilirsiniz. LU dosyalarını LUIS'e aktarıp JSON biçiminde dışarı aktarabilir veya uygulamanız için yukarıdaki geçiş adımlarını izleyebilirsiniz.
CLU'nun hizmet sınırları nelerdir?
Daha fazla bilgi için hizmet sınırları makalesine bakın.
Uygulamalarımı LUIS'ten CLU'ya geçirirsem kodumu yeniden düzenlemem gerekir mi?
CLU uygulamalarının API nesneleri LUIS'ten farklıdır ve bu nedenle kod yeniden düzenlemesi gerekir.
LUIS programlı ve çalışma zamanı API'lerini kullanıyorsanız, bunları eşdeğer API'leriyle değiştirebilirsiniz.
CLU yazma API'leri: LUIS'in konuşma ekleme, varlığı silme ve amacı yeniden adlandırma gibi tek tek eylemler için belirli CRUD API'leri yerine, CLU aynı adı kullanarak bir projenin tüm içeriğinin yerini alan bir içeri aktarma API'sini sunar. Hizmetiniz diğer müşterilere platform sağlamak için LUIS programlama API'lerini kullandıysa, bu yeni tasarım paradigmasını göz önünde bulundurmanız gerekir. Projeleri listeleme, eğitim, dağıtma ve silme gibi diğer tüm API'ler kullanılabilir. İçeri aktarma ve dağıtma gibi eylemlerin API'leri LUIS'te oldukları gibi zaman uyumlu değil zaman uyumsuz işlemlerdir.
CLU çalışma zamanı API'leri: Yeni API isteği ve yanıtı sorgu, tahmin, üst amaç, amaçlar, varlıklar ve bunların değerleri gibi birçok aynı parametreyi içerir. CLU yanıt nesnesi daha basit bir yaklaşım sunar. Varlık tahminleri konuşma metninde olduğu gibi sağlanır ve çözüm veya liste anahtarları gibi ek bilgiler ve resolutionadlı extraInformation ek parametrelerde sağlanır.
LUIS çalışma zamanı SDK'sını değiştirmek için .NET veya Python CLU çalışma zamanı SDK'sını kullanabilirsiniz. Şu anda CLU için kullanılabilir yazma SDK'sı yoktur.
CLU'da eğitim süreleri ne kadar farklı? Standart eğitimin gelişmiş eğitimden farkı nedir?
CLU, İngilizce eğiten ve öğrenen standart eğitim sunar ve LUIS'in eğitim süresiyle karşılaştırılabilir. Ayrıca, eğitimi desteklenen diğer tüm dillere genişletirken çok daha uzun süren gelişmiş eğitim sunar. Eğitim API'si zaman uyumsuz bir işlem olmaya devam eder ve çözümünüz için kullandığınız DevOps işlemindeki değişikliği değerlendirmeniz gerekir.
LUIS ile karşılaştırıldığında CLU deneyimi nasıl değişti? Geliştirme yaşam döngüsünün farkı nedir?
LUIS'de Build-Train-Test-Publish, CLU'da ise Build-Train-Evaluate-Deploy-Test olursunuz.
- Derleme: CLU'da eğitimden önce amaçlarınızı, varlıklarınızı ve konuşmalarınızı tanımlayabilirsiniz. CLU ayrıca, uygulamanızı model değerlendirmesi için kullanılacak şekilde derlerken test verilerini belirtme olanağı da sunar. Değerlendirme, modelinizin test verilerinizde ne kadar iyi performans sergileyeğini değerlendirir ve size duyarlık, yakalama ve F1 ölçümleri sağlar.
- Eğitme: Her eğitimde bir ada sahip bir model oluşturursunuz. Zaten eğitilmiş bir modelin üzerine yazabilirsiniz. Standart veya gelişmiş eğitim belirtebilir ve test verilerinizi değerlendirme için mi yoksa eğitim verilerinin bir yüzdesinin eğitimden çıkarılıp test verileri olarak kullanılmasını mı istediğinizi belirleyebilirsiniz. Eğitim tamamlandıktan sonra modelinizin dışta ne kadar iyi durumda olduğunu değerlendirebilirsiniz.
- Dağıtma: Eğitim tamamlandıktan ve adı olan bir modeliniz olduktan sonra tahminler için dağıtılabilir. Bir dağıtım da adlandırılır ve atanmış bir modele sahiptir. Aynı model için birden çok dağıtımınız olabilir. Dağıtımın üzerine farklı bir model yazılabilir veya modelleri projedeki diğer dağıtımlarla değiştirebilirsiniz.
- Test: Dağıtım tamamlandıktan sonra, bunu dağıtım uç noktası üzerinden tahminler için kullanabilirsiniz. Dağıtımı test et sayfasında stüdyoda da test edebilirsiniz.
Bu işlem, uygulama kimliğinin her şeye eklendiği ve uygulamanın bir sürümünü hazırlama veya üretim yuvalarına dağıttığınız LUIS'in aksinedir.
Bu, kullandığınız DevOps işlemlerini etkiler.
CLU'da kapsayıcı desteği var mı?
Hayır, CLU'yi kapsayıcılara aktaramazsınız.
Luis uygulamalarım geçiş sonrasında CLU'da nasıl adlandırılacak?
LUIS uygulama adındaki tüm özel karakterler kaldırılır. Temizlenen ad uzunluğu 50 karakterden büyükse, ek karakterler kaldırılır. Özel karakterleri kaldırdıktan sonraki ad boşsa (örneğin, LUIS uygulama adı ise@@), yeni ad kullanılmayacaktır. Aynı ada sahip bir konuşma dili anlama projesi zaten varsa, geçirilen LUIS uygulaması ilk yineleme için ile _1 eklenir ve her ek yineleme için 1 artar. Yeni adın uzunluğu 50 karakter olduğunda ve yeniden adlandırılması gerekiyorsa, sayıyı birleştirebilmek ve 50 karakter sınırı içinde kalabilmek için son 1 veya 2 karakter kaldırılır.
LUIS Soru-Cevap'tan geçiş
Bu makalede yanıtlanmamış sorularınız varsa sorularınızı Microsoft Soru-Cevap yazışmamıza bırakmayı göz önünde bulundurun.