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Platform For AI:基本機能

最終更新日:Jul 22, 2024

このトピックでは、Machine Learning Designerのパイプラインの構成タブにあるGUI要素について説明します。

Machine Learning Designerのパイプラインの構成タブ

[Visualized Modeling (Designer)] ページでパイプラインの [開く] をクリックすると、Machine Learning Designerのパイプラインの構成タブに移動します。 Configuration tab of a pipeline in Machine Learning Designer

セクション

説明

コンポーネントのディレクトリツリー。 このセクションでは、Machine Learning Designerが提供するすべてのコンポーネントを表示できます。

メニューバー。

キャンバス。 左側のディレクトリツリーからキャンバスにコンポーネントをドラッグして、パイプラインを作成できます。

パイプライン属性、パイプライン変数、およびパイプラインコンポーネントのパラメーターを表示するパネル。

ツールバー

ツールバーのアイコンを次の表に示します。

アイコン

説明

Run icon

キャンバス上でパイプラインを実行するには、このアイコンをクリックします。

Zoom in icon

キャンバス上のパイプラインのすべてのコンポーネントを拡大するには、このアイコンをクリックします。

Zoom-out icon

キャンバス上のパイプラインのすべてのコンポーネントをズームアウトするには、このアイコンをクリックします。

Scale to Fit Canvas icon

キャンバスの中央にパイプラインのコンポーネントを表示するには、このアイコンをクリックします。

Actual dimensions icon

キャンバスを拡大または縮小した後、このアイコンをクリックしてキャンバスを元のサイズに戻します。

Revoke icon

前の操作を取り消すには、このアイコンをクリックします。

Redo icon

このアイコンをクリックして、元に戻す操作をやり直します。

Move

キャンバスを移動するには、このアイコンをクリックします。

Box selection icon

このアイコンをクリックして、キャンバス上の複数のコンポーネントをボックス選択します。

alink

このアイコンをクリックして、グループ化してグループ化できるAlinkコンポーネントを特定し、中間データ送信のオーバーヘッドを削減します。 これは、リソース利用を改善する。

Visualization icon

視覚化された結果を表示するには、このアイコンをクリックします。

コンポーネントのショートカットメニュー

キャンバス上でコンポーネントを右クリックすると、コンポーネントのショートカットメニューにアクセスできます。 ショートカットメニューの例を次の図に示します。 Shortcut menu of a component

オプション

説明

名前の変更

コンポーネントの名前を変更するには、このオプションを選択します。

削除

コンポーネントを削除するには、このオプションを選択します。

クローン

コンポーネントを複製するには、このオプションを選択します。

Stop Here

このコンポーネントまでパイプラインを実行するには、このオプションを選択します。

現在のノードの実行

このコンポーネントのみを実行するには、このオプションを選択します。

Run from Here

このコンポーネントからパイプラインを実行するには、このオプションを選択します。

Run from Root Node to Here

ルートコンポーネントからこのコンポーネントへのパイプラインを実行するには、このオプションを選択します。

下流ノードの実行

このオプションを選択して、パイプラインでこのコンポーネントの下流コンポーネントを実行します。

データの表示

コンポーネントの実行後にこのコンポーネントの結果データを表示するには、このオプションを選択します。

モデルオプション

  • モデルの説明: モデルの詳細を表示するには、このオプションを選択します。

  • PMMLファイルにエクスポート: このコンポーネントによって生成されたモデルをコンピューターにエクスポートするには、このオプションを選択します。

  • 新しいモデルの登録: このコンポーネントによって生成されたモデルをモデル管理モジュールに登録するには、このオプションを選択します。 このようにして、訓練されたモデルをモジュール内で集中的に管理することができる。

  • EASでのデプロイ: このコンポーネントによって生成されたモデルをElastic Algorithm Service (EAS) にオンラインサービスとしてデプロイし、リアルタイム推論を実装する場合は、このオプションを選択します。

ログの表示

このコンポーネントの実行時に生成されたログを表示するには、このオプションを選択します。