Azure 表单识别器 - 模型版本控制

Question

关于表单识别器 (FR) 模型管理的几个问题：

背景： 我正在使用 FR Labeling 工具来训练模型和 C# Function 应用程序以与 FA 服务交互并分析表单。

1. 每次训练模型时，都会创建一个新实例。新版本不包含对以前版本的任何引用，并且无法在代码中按名称选择模型。可以使用 TrainingCompletedOn 属性查询最新模型，但它不是防故障的，如果 FR 有多个项目，则不能使用。问题：如果正在进行持续开发并不断改进模型 - 是否有方法（或最佳实践）来管理必须针对哪个模型。
2. 关于第一个 Q - 因为 FR 总是创建一个新模型 - 它最终会得到一个很大的仍然处于活动状态的未使用模型列表。并且由于它们之间没有联系 - 没有安全的方法来执行清理。可以使用 API 删除旧模型，但这是一个手动过程。关于如何管理旧模型版本的任何建议？
3. 可以将模型导出添加到版本控制并从版本控制部署到其他环境吗？有一个 API 端点可以在 FR 实例之间复制模型，但我希望将其保留在版本控制中并从那里部署到环境中。
4. 关于 Q3 - 在 DevOps 中管理 FR 项目的推荐做法是什么？如何跨不同环境对工作进行版本控制和部署？

谢谢

Answer 1

1. 每个模型都是独一无二且独立的。它是不可变的，您需要根据您的测试数据集选择精度最高的模型。
2. 您可以调用DELETE api删除模型。
3. 目前没有这种支持。由于每个模型在创建后无法更改，因此我认为模型的版本控制没有太大价值。
4. 请参阅#1，您可以使用测试数据集来衡量模型性能。如果模型在一个测试文件上表现不佳，您可以标记该测试文件并将其添加到训练集中，然后训练一个新的（更好的）模型。

-xin（MS 表单识别器团队）