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# 使用 Amazon Comprehend 进行模型版本控制
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人工智能和机器学习 (AI/ML) 都是关于快速实验的。借助 Amazon Comprehend，您可以训练和构建模型，用于深入了解数据。通过模型版本控制，您可以在提供更多或不同的数据集时,跟踪与模型运行结果相关的建模历史和分数。您可以对自定义分类模型或自定义实体识别模型使用版本控制。随着时间的推移，查看您的不同版本，您可以深入了解它们的成功表现，并获得关于您用来达到成功状态的参数的见解。

训练现有自定义分类器模型或实体识别模型的新版本时，您所需要做的就是从模型详细信息页面创建一个新版本，然后为您填充所有详细信息。新版本将与您之前的模型同名（我们称之为版本 ID），尽管您在创建时会为其指定一个唯一的版本名称。向模型添加新版本时，您可以从模型详细信息页面的一个视图中查看所有先前版本及其详细信息。通过版本控制，您可以看到对训练数据集进行更改时模型性能的变化。

![具有三个版本的模型的图形，显示了每个版本的 F1 分数。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/comprehend/latest/dg/images/model_versioning.png)


**创建新的**自定义分类器**版本（控制台）**

1. 登录 AWS 管理控制台 并打开亚马逊 Comprehend 控制台，网址为 [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/)

1. 从左侧菜单中选择**自定义**，然后选择**自定义分类**。

1. 从**分类器**列表中，选择要向其创建新版本的自定义模型的名称。显示自定义模型的详细信息页面。

1. 在右上角，选择**创建新模型**。屏幕将打开，其中包含来自父自定义分类模型的预填充详细信息。

1. 在**版本名称**下为新版本添加一个唯一的名称。

1. 在版本详细信息下，您可以更改与新模型关联的标签语言和数量。

1. 在**数据规范**部分下，配置如何向新版本提供数据，确保提供完整数据，包括以前模型中的文档和新文档。您可以更改**分类器模式**（单标签或多标签）、**数据格式**（CSV 文件、增强清单）、**训练数据集**和**测试数据集**（自动拆分或自定义测试数据配置）。

1. （可选）更新输出数据的 S3 位置

1. 在**访问权限**下，创建或使用现有的 IAM 角色。

1. （可选）更新您的 VPC 设置

1. （可选）向新版本添加标签，以帮助跟踪详细信息。

   有关创建自定义分类器的更多信息，请参阅[创建自定义分类器](create-custom-classifier-console.md)

**创建新的**自定义实体识别器**版本（控制台）**

1. 登录 AWS 管理控制台 并打开亚马逊 Comprehend 控制台，网址为 [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/)

1. 从左侧菜单中选择**自定义**，然后选择**自定义实体识别**。

1. 从**识别器模型**列表中，选择要向其创建新版本的识别器的名称。显示详细信息页面。

1. 在右上角，选择**训练新版本**。屏幕将打开，其中包含来自父实体识别器的预填充详细信息。

1. 在**版本名称**下为新版本添加一个唯一的名称。

1. 在自定义实体类型下，添加您希望识别器在数据集中识别的自定义标签或标注，然后选择**添加类型**。从您提供的注释或实体列表中选择自定义实体类型。然后，识别器将在运行任务时使用所有包含的实体类型来识别数据集中的实体。如果每个实体类型使用多个单词，则必须使用大写字母并用下划线分隔。最多允许 25 种类型。

1. （可选）选择**识别器加密**可在处理任务时对存储卷中的数据进行加密。

1. 在训练数据部分下，指定**注释和数据格式**详细信息（CSV 文件、增强清单、单标签或多标签）、**数据格式**（CSV、增强清单）、您的**训练数据集**和**测试数据集**（自动拆分或您的自定义测试数据配置）。

1. （可选）更新输出数据的 S3 位置

1. 在**访问权限**下，创建或使用现有的 IAM 角色。

1. （可选）更新您的 VPC 设置

1. （可选）向新版本添加标签，以帮助跟踪详细信息。

要了解有关自定义实体识别器的更多信息，请参阅[自定义实体识别](custom-entity-recognition.md)和[使用控制台创建自定义实体识别器](realtime-analysis-cer.md)。