La gestion automatisée du cycle de vie des modèles est traitée de manière transparente par le paramètre replace qui est inclus dans le bloc de configuration modelOptions. Par défaut, ce comportement d'écrasement est activé. Cela signifie qu'en cas de réentraînement et de redéploiement de votre algorithme champion, l'action écrasera automatiquement l'ancienne version présente dans la base de données externe. Cette fonctionnalité est absolument vitale pour automatiser les pipelines de ré-entraînement continu (Continuous Training) sans nécessiter d'intervention humaine pour purger manuellement les tables des bases de production.
Que se passe-t-il lors du cycle de mise à jour si un modèle du même nom existe déjà dans votre base de données cible ?
Gestion du Cycle de Vie et Persistance
Exemples pour l'action copyModelExternal
Exportation vers un système de fichiers (Azure ADLS ou NFS)
Copie un modèle vers un répertoire spécifique pour une utilisation ultérieure par des processus batch.
Déploiement vers Teradata pour scoring in-database
Exemple exhaustif montrant l'envoi d'un modèle vers Teradata en utilisant des informations de connexion spécifiques et l'option de remplacement.
Exportation vers Hadoop (Hive)
Copie le modèle vers une base de données Hive pour permettre au SAS Embedded Process de l'exécuter localement.
Conseil de l'Expert
Bien que l'option replace: true facilite l'automatisation, je recommande systématiquement d'implémenter un mécanisme de versioning sémantique dans les métadonnées du modèle avant l'exportation vers la base cible. Cela permet de garder une trace d'audit en cas de dégradation de la performance post-déploiement.
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