La gestion des poids synaptiques est articulée autour de deux paramètres vitaux : initWeights et modelWeights. Le paramètre initWeights indique la table en mémoireGemini said
Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya. contenant les pondérations préexistantes pour initialiser le modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). avant d'appliquer les étiquettes, souvent issue d'un entraînement préalable pour faire du transfert d'apprentissage. Une fois l'assignation des étiquettes cibles effectuée via la table de référence, la nouvelle configuration structurelle du réseau de neuronesUn réseau de neurones est un modèle d'IA bio-inspiré composé de couches de nœuds interconnectés, capable d'apprendre des relations complexes dans les données pour prédire ou classifier avec précision., incluant les poids mis à jour et les métadonnéesInformations décrivant les données, les utilisateurs et les ressources dans SAS Viya. Elles assurent la traçabilité, la sécurité et la gouvernance au sein de l'architecture distribuée. des étiquettes, est persistée dans la table de sortie définie par le paramètre modelWeights. Cette dernière table devient alors l'artefact principal, prêt à être déployé pour l'inférence ou le scoringProcessus d'application d'un modèle prédictif à de nouvelles données pour calculer une probabilité ou un score, permettant ainsi d'automatiser la prise de décision en temps réel sur SAS Viya. en temps réel via des microservicesLes microservices sont une approche d'architecture logicielle où une application est décomposée en une collection de petits services indépendants, spécialisés et communicant entre eux via des APIs légères. Contrairement aux architectures "monolithiques" anciennes, chaque microservice remplit une fonction unique (ex: gestion du catalogue, authentification, moteur de calcul).
Dans SAS Viya 4, cette architecture est native. Elle permet à la plateforme de s'exécuter sur Kubernetes, offrant une flexibilité totale : chaque composant de SAS peut être mis à jour, redémarré ou mis à l'échelle (scaling) individuellement sans affecter le reste du système. SAS.
Quel est le cycle de vie des pondérations du modèle gérées par l'action dlLabelTarget ?
Cycle de Vie et Persistance des Poids
Exemples pour l'action dlLabelTarget
Association simple d'étiquettes à un modèle existant
Cet exemple prend un modèle pré-entraîné et lui attache les étiquettes cibles pour le rendre plus bavard lors du scoring.
Assignation avancée avec gestion des CASLibs et threads
Cet exemple montre comment appliquer des étiquettes en ciblant des tables dans des librairies spécifiques (CASLibs) et en promouvant la table de sortie en mémoire globale, tout en forçant l'usage de 4 threads.
Conseil de l'Expert
Ne confondez pas le rechargement des poids avec la reprise d'entraînement. Si vous utilisez initWeights pour du Transfer Learning après un dlLabelTarget, assurez-vous que votre table de labels source et votre nouvelle table cible partagent un encodage cohérent, sinon l'action échouera lors de la tentative de mapping des neurones de sortie.
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