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完成模型训练后，可以查看模型详细信息，了解模型对于测试集表现出的性能。 观察模型的性能称为评估。 测试集由测试过程中未引入的数据组成。

注意

使用“自动从训练数据拆分测试集”选项，每次训练新模型时可能会产生不同的模型评估结果，因为测试集是从语句中随机选择的。 若要确保每次训练模型时都针对同一测试集计算评估，请确保在启动训练作业时使用“手动拆分训练和测试数据”选项，并在添加语句时定义测试集。

先决条件

在查看模型评估之前，你需要：

有关详细信息，请参阅项目开发生命周期。

模型详细信息

在查“看模型详细信息”页面中，你将能够看到所有模型及其当前训练状态和上次训练的日期。

  1. 转到 Language Studio 中的项目页面。

  2. 从屏幕左侧的菜单中选择“模型性能”。

  3. 在此页中，只能查看训练成功的模型、每个模型的 F1 分数和模型到期日期。 可以选择模型名称来了解有关其性能的更多详细信息。

  4. 可以在“概述”下找到模型级别的评估指标，以及意图级别的评估指标。 请参阅评估指标获取详细信息。

    A screenshot of the model performance metrics in Language Studio

  5. 模型的混淆矩阵位于“测试集混淆矩阵”下。 可以看到意图的混淆矩阵。

    注意

    如果这里没有显示模型中的任何意图，那是因为它们不在用于测试集的任何语句中。

加载或导出模型数据

若要加载模型数据，请执行以下操作：

  1. 在“模型评估”页中选择任何模型。

  2. 选择“加载模型数据”按钮。

  3. 确认在出现的窗口中没有需要捕获的任何未保存的更改，然后选择“加载数据”。

  4. 等待模型数据完成加载回项目的过程。 完成后，将重定向回“架构设计”页。

若要导出模型数据，请执行以下操作：

  1. 在“模型评估”页中选择任何模型。

  2. 选择“导出模型数据”按钮。 等待本地下载模型的 JSON 快照。

删除模型

从 Language Studio 中删除模型：

  1. 在左侧菜单中，选择“模型性能”。

  2. 选择要删除的模型名称，然后选择顶部菜单中的“删除”。

  3. 在出现的窗口中，单击“确定”以删除模型。

后续步骤

  • 在查看模型的性能时，了解所使用的评估指标。
  • 如果对模型性能感到满意，便可以部署模型