| .. | ||
| invoice-de-0.1.0 | ||
| invoice-de-0.1.0_2022_01_01 | ||
| invoice-de-0.2.0 | ||
| model-analyze-prod.xml | ||
| model-train-prod.xml | ||
| model-valiate-prod.xml | ||
| README.md | ||
| TEST_PROTOKOLL.md | ||
ML Models
Wir verwenden bei Alexander-Global Logistics ein standard Invoice ML Modell. Dieses basiert im Grund auf unserem offizielen spacy modell 'invoice-de-0.1.0'.
Modell Nachtrainieren
Das Modell bei Alexander Logistics läst sich in der Dev Umggebung bei Bedarf nachtrainieren. Dazu geht man wie folgt vor:
1.) Aktuelles Modell auf Tikal Cloud Server sichern:
$ ssh imixs@master-1.tikal.imixs.com
$ cd tikal-cloud/
$ ./apps/alexander-logistics.office-workflow.de/ml_model_backup.sh
# Falls es zu einem io/error kommt, muss der spacy ml pod neu gestartet werden!
2.) Die Tikal-Cloud Pullen
3.) Um auf dem aktuellen Modell weiter zu trainierne, den Inhalt des invoice-de-0.1.0 Folders aus dem Backup directory in die lokale Dev Umgebung kopieren / um ein neues Modell zu genereiren einfach den localen ordner 'invoice-de-0.1.0' umbenennen oder leeren.
4.) Jetzt lokal den Trainingsserver aufrufen
http://localhost:8081/api/openapi-ui/index.html
und das training beginnen mit der datei 'training-config-prod.xml'. Man kann das training 3-4 mal durchführen.
5.) Nun kann man die Inhalte des invoice-de-0.1.0 Folders zurück auf den Tikal in den modell folder /invoice-de-0.1.0 einspielen
6.) Nun die änderungen nach Git Puschen.
7.) auf dem Tikal Sever nun das aktuellisete Modell wieder einspielen
$ git pull
$ ./apps/alexander-logistics.office-workflow.de/ml_model_deploy.sh invoice-de-0.1.0/
22.05.2021 - invoice-de-0.1.0
NER=2.1948
17.02.2020 - invoice-de-0.1.0
Modell trainiert anhand der alexander-logistics Produtiv daten