日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

設計上の考慮事項

寄稿者

ネットワークとコンピューティングの設計

データセキュリティの制限に応じて、すべてのデータはお客様のインフラストラクチャまたはセキュアな環境内に保持されている必要があります。

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ストレージ設計

NetApp DataOps ツールキットは、ストレージシステムを管理するための主要なサービスです。DataOps ツールキットは Python ライブラリで、開発者、データサイエンティスト、 DevOps エンジニア、データエンジニアは、新しいデータボリュームや JupyterLab ワークスペースのほぼ瞬時のプロビジョニング、データボリュームや JupyterLab ワークスペースのほぼ瞬時のクローニングなど、さまざまなデータ管理タスクを簡単に実行できます。 トレーサビリティやベースライン設定のためのデータボリュームまたは JupyterLab ワークスペースのほぼ瞬時のスナップショット作成。この Python ライブラリは、任意の Python プログラムまたは Jupyter Notebook にインポートできるコマンドラインユーティリティまたは関数ライブラリとして機能します。

RIVA のベストプラクティス

NVIDIA はいくつかの一般的な機能を提供 "ベストプラクティスに基づくデータ保護" リベットを使用する場合:

  • * 可能であれば、ロスレスのオーディオフォーマットを使用します。 * MP3 などの損失のあるコーデックを使用すると、品質が低下する可能性があります。

  • * トレーニングデータの増加。 * 音声トレーニングデータにバックグラウンドノイズを追加することで、当初は精度を低下させながら堅牢性を高めることができます。

  • * スクラップテキストを使用すれば語彙のサイズを制限しなさい。 * 多くのオンライン源にタイプミスまたは補助発音および珍しい単語を含んでいる。これらを削除すると、言語モデルが改善されます。

  • * 可能であれば、最小サンプリングレート 16kHz を使用します。 * ただし、オーディオ品質が低下するため、リサンプルしないようにしてください。

これらのベストプラクティスに加えて、パイプラインの各ステップで正確なラベルを持つ代表的なサンプルデータセットの収集に優先順位を付ける必要があります。つまり、サンプルデータセットには、ターゲットデータセットに典型的な指定された特性を比例的に反映させる必要があります。同様に、データセットの注釈には、データの品質と量を最大化するために、正確性とラベル付けの速度のバランスをとる責任があります。たとえば、このサポートセンターの解決策には、音声ファイル、ラベル付きテキスト、および感情ラベルが必要です。この解決策は、シーケンシャルなので、パイプラインの開始時に発生したエラーが最後まで伝播されます音声ファイルの品質が悪い場合は、テキスト文字変換と感情ラベルも同様になります。

このエラーの伝播も同様に、環境 the models Trained on this data です。感情の予測が 100% 正確であるにもかかわらず、音声テキスト変換モデルのパフォーマンスが低い場合、最終的なパイプラインは最初の音声テキスト変換によって制限されます。開発者は、各モデルのパフォーマンスを個別に、また大きなパイプラインのコンポーネントとして考慮する必要があります。この場合、最終目標は、感情を正確に予測できるパイプラインを開発することです。そのため、パイプラインを評価する全体的な指標は感情の精度であり、音声からテキストへの変換は直接影響を与えます。

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NetApp DataOps ツールキットは、ほぼ瞬時のデータクローニングテクノロジを使用して、データ品質チェックパイプラインを補完します。各ラベル付きファイルを評価し、既存のラベル付きファイルと比較する必要があります。これらの品質チェックをさまざまなデータストレージシステムに分散させることで、これらのチェックを迅速かつ効率的に実行できます。