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学習の手順
本章では、アップロードしたAIモデルを用いて学習を行うまでの一連の手順を説明します。
手順1 : API 確認
本章では、以下の API を利用します。
- モデル id と学習データまでのファイルパスを受け取り、再学習を実行します。
手順2 : 学習データ準備
学習データには または のファイルフォーマットを利用できます。
手順3 : コンテナへのデータコピー
以下のコマンドを実行して、コンテナ内に ファイルのコピーを行います。
docker コマンドで権限関係のエラーが出る場合は docker コマンドの前に をつけてみてください。
手順4 : 学習実行
Swagger UI を用いて、 API を利用して学習を行います。学習のモデルには指定した と同じモデルが利用されます。
には前章でモデルをアップロードした際に生成された を指定してください。 には、前節でコンテナ内へコピーした学習データのコンテナ内絶対パス を指定してください。また学習に用いるモデルが MLP の場合は、 を指定してください。
線形回帰における Request body
線形回帰の場合は のパラメーターは不要なので、以下のようなフォーマットで渡してください。
実行に成功すれば、下図のように新しいモデル ID が表示されます。
学習中のサーバーログの確認
学習実行中に以下のコマンドを実行することで、サーバ側のログを確認できます。