Tespit motorunu inceleyin ve işçilerini ayarlayın

ML Motoru, kişisel veri tespit modelinin yüklü olup olmadığını bildirir ve bir metni bu modelden geçirerek tam olarak ne döndürdüğünü görmenizi sağlar. ML servislerinin işçi sayıları ikinci bir ekranda, Ayarlar → ML Tuning üzerinden değiştirilir.

Neye ihtiyacım var?

Lisans

Any

Rol

admin_user

Ön koşullar

• Cihaz CID_ENABLE_LAB=true ile çalışıyor. Lisanslı bir yapıda ML Motoru sayfası bulunmaz.
• ml-detector servisi çalışıyor ve ağ geçidinden erişilebilir durumda.
• İşçi ayarı için: superadmin sizsiniz ve yeniden başlatmayı uygulayacak ana makine güncelleyici arka plan süreci çalışıyor.

Screenshot pendingTespit motoru durum kartını ve yanında motor karşılaştırma panelini gösteren ML Motoru sayfası/assets/screenshots/ml-engine@0.4.png

Modelin yüklü olduğunu denetleyin

Tespit ediciyi kendi metninizle yoklayın

Bir servisin kaç işçi çalıştıracağını değiştirin

Ağ geçidi Docker'a hiç dokunmaz. Kaydetmek, değeri yapılandırma deposuna yazar ve ana makine güncelleyici arka plan sürecinin kuyruğuna bir reconfigure-ml niyeti bırakır; süreç yeni değeri canlı ortam dosyasına işler ve etkilenen servisleri yeniden oluşturur. Arka plan süreci çalışmayan sıradan bir geliştirme makinesinde niyet kuyrukta bekler ve hiçbir şey yeniden başlamaz — servisleri elle yeniden oluşturun.

Ayarlanabilir servisler

Yalnızca gerçek sinir ağı modeli çalıştıran servisler ayarlanabilir; çünkü her işçi ağır bir modeli çoğaltır. Dil tespit edicisi ve istem sıkıştırıcısı böyle bir model tutmaz, bu yüzden işçi sayıları compose dosyasında sabittir.

Tespit eşikleri gerçekte nerede durur

Her eşik dosyası bir etikete üç düzey verir — engelleme düzeyi, işaretleme düzeyi ve yalnızca günlükleme düzeyi — bu yüzden zararlı içerik servisi tek bir genel sayı yerine kategori başına bir tane olmak üzere on üç bağımsız üçlü taşır. Yukarıdaki Compare engines panelindeki güven eşiği yalnızca o yoklamaya uygulanır ve gerçek trafik için hiçbir şeyi değiştirmez.

Etiket bazındaki değerler ve her tespit edicinin ürettiği varlık türleri, üretilmiş varlık türü başvurusundadır; hattın bir tespitle ne yaptığına ise bu dosyalar değil, Güvenlik Filtreleri sayfasındaki kurallar karar verir.

Doğrulama

1. Detection engine modeli yüklü olarak bildirir ve Refresh status bunu kullanılamaz durumuna çevirmez.
2. Bariz bir varlık içeren bir yoklama — örnek metindeki bir e-posta adresi — en az bir varlık ve bir işlem süresi döndürür.
3. Save & apply sonrasında etkilenen servis yeniden sağlıklı bildirilir ve yeni işçi sayısı yürürlüktedir. Yanıt, kuyruğa alınan yeniden başlatmanın istek kimliğini taşır ve arka plan sürecinin o kimlik için durumu, yeniden oluşturmanın başarılı olup olmadığını söyler.

Başarısız olursa

• Sayfa yok ya da her istek 404 dönüyor — yapı bir laboratuvar yapısı değil. CID_ENABLE_LAB true değil.
• Engine status unavailable — the detection service is not responding. — ağ geçidi tespit servisine erişemiyor. Tespit sonuçlarından bir anlam çıkarmadan önce kapsayıcının sağlığını denetleyin.
• 503 ile Failed to get engine status — aynı durumun kart yerine API tarafından bildirilmesi.
• 400 ile Failed to compare engines — yoklama reddedildi. İleti tespit servisinin kendi metnini taşır; en yaygın neden boş ya da aşırı uzun bir girdidir.
• Access Denied … Only the superadmin can tune ML worker settings. — ayar ekranı yalnızca superadmin içindir ve arka uç yalnızca ekranı değil kaydetmeyi de reddeder.
• Save & apply başarılı oluyor ama hiçbir şey yeniden başlamıyor — kuyruktaki niyeti tüketecek bir ana makine güncelleyici arka plan süreci çalışmıyor. Geliştirme makinesinde servisleri elle yeniden oluşturun.
• İşçi sayıları artırıldıktan sonra servisler başlamıyor — her işçi modelin kendi kopyasını tutar. Sayıları ana makinenin belleğine sığacak şekilde düşürün.

Sonraki adımlar

• Filtre Testi — tek bir tespit ediciyi değil, hattın tamamını uçtan uca ölçün.
• Güvenlik Filtreleri — tespit edicinin bulduğuna ne olacağına karar verin.
• Tüm Tespitler — tespit edicinin gerçek trafikteki çıktısını görün.