Platform For AI:テキスト要約予測

Designer では、UI 上でコンポーネントのパラメーターを設定します。

• 入力

  入力ポート (左から右へ)	タイプ	推奨される上流コンポーネント	必須
  予測データ	OSS	Read OSS Data	はい
  予測モデル	コンポーネント出力	Text Summarization Train	いいえ

• コンポーネント設定

  タブ	パラメーター	説明
  フィールド設定	入力データ形式	入力ファイルのテキスト列。デフォルト値は target:str:1,source:str:1 です。
  	ソーステキスト列	入力テーブルのソーステキストの列名。デフォルト値は source です。
  	追加される出力列	出力テキスト列に追加する、入力ファイル内のテキスト列を指定します。複数の列名はコンマ (,) で区切ります。デフォルト値は source です。
  	出力列	結果テーブルの列名。デフォルト値は predictions,beams です。
  	予測データ出力	予測結果ファイルが格納される OSS バケットパス。
  	カスタムモデルの使用	直接予測にデフォルトの PAI モデルを使用するかどうか。有効値： はい いいえ (デフォルト)
  	Megatron モデルであるか	Text Summarization Train コンポーネントにリストされている `mg` プレフィックスを持つ事前学習済みモデルのみがサポートされています。有効値： はい いいえ (デフォルト)
  	モデルパス	[カスタムモデルの使用] が [はい] に設定されている場合にのみ必須です。 カスタムモデルが格納されている OSS バケットのストレージパス。
  パラメーター設定	バッチサイズ	トレーニング中のバッチ処理サイズ。これは INT 型です。デフォルト値は 8 です。 マルチ GPU サーバーの場合、このパラメーターは各 GPU のバッチサイズを指定します。
  	テキストの最大長	シーケンス全体の最大長。これは INT 型です。値は (1, 512) の範囲内である必要があります。デフォルト値は 512 です。
  	言語	テキスト処理の言語： zh: 中国語。 en: 英語。
  	ソースからのテキストコピー	コピーメカニズムを使用するかどうか。有効値： false (デフォルト) true
  	デコーダーの最小長	デコーダーの最小長。これは INT 型です。デフォルト値は 12 です。モデルの出力長はこの値より大きい必要があります。
  	デコーダーの最大長	デコーダーの最大長。これは INT 型です。デフォルト値は 32 です。モデルの出力長はこの値より小さい必要があります。
  	最小一意フィールド	非反復セグメント (n-gram) のサイズ。これは INT 型です。デフォルト値は 2 です。
  	ビームサーチサイズ	ビームサーチのサイズ。これは INT 型です。デフォルト値は 5 です。
  	返される候補数	返す結果の数。これは INT 型です。デフォルト値は 5 です。 重要 このパラメーターは、[ビーム検索サイズ] と同じである必要があります。
  実行チューニング	GPU タイプ	計算リソースの GPU タイプ。デフォルト値は gn5-c8g1.2xlarge です。

Text Summarization Predict コンポーネントを使用してワークフローを構築します。2 つのメソッドが利用可能です：

• メソッド 1： Text Summarization Train コンポーネントによってファインチューニングされたモデルを使用します。

• メソッド 2： カスタムモデルを使用します。

コンポーネントを設定し、ワークフローを実行します：

1. ワークフローを構築します。詳細については、Text Summarization Train トピックの「例」セクションをご参照ください。

2. 要約するデータ (predict_data.txt) を準備して OSS バケットにアップロードします。この例のテストデータは、タブ区切りの TXT ファイルです。

   CSV ファイルもサポートされています。MaxCompute クライアントの Tunnel コマンドを使用して、データセットを MaxCompute にアップロードします。MaxCompute クライアントのインストールと設定方法の詳細については、「クライアント (odpscmd) を使用した MaxCompute への接続」をご参照ください。Tunnel コマンドの詳細については、「Tunnel コマンド」をご参照ください。

3. メソッド 1 の [Read OSS Data-3] コンポーネントまたはメソッド 2 の [Read OSS Data-1] コンポーネントを使用してテストデータセットを読み取ります。[OSS データパス] パラメーターを、テストデータセットが格納されている OSS パスに設定します。

4. モデルファイルとテストデータセットを [Text Summarization Predict] コンポーネントに接続し、そのパラメーターを設定します。詳細については、「UI でのコンポーネントパラメーター設定」をご参照ください。

   • Text Summarization Train コンポーネントによってファインチューニングされたモデルの場合、[Text Summarization Train] コンポーネントのモデル出力ポートを [Text Summarization Predict] コンポーネントのモデル入力ポートに接続します。

   • カスタムモデルの場合、[フィールド設定] タブで、[カスタムモデルの使用] パラメーターを [はい] に設定し、[モデルパス] パラメーターをモデルが格納されている OSS パスに設定します。

5. ボタンをクリックしてワークフローを実行します。実行が成功した後、[Text Summarization Predict] コンポーネントの [予測データ出力] パラメーターに指定された OSS パスで出力サマリーを表示します。