设置检查点、重新运行和重新训练实验¶
Driverless AI UI 的右上角显示了 实验 链接。
点击此链接打开“实验”页面。您可以在其中重命名实验、查看之前的实验、开始新的实验、重新运行实验以及删除实验。
设置检查点、重新运行和重新训练¶
在 Driverless AI 中，您可以从最后一个检查点重试实验，可以使用现有实验的设置运行新的实验，还可以对实验的最终管道进行重新训练。
为实验设置检查点¶
在现实世界中，数据会发生变化。例如，您目前的生产环境中可能有一个使用一百万条记录构建的模型。在未来的某一日期，您可能收到几十万条新记录。您并不需要从头开始构建新的模型，Driverless AI 带有 H2O.ai 大脑，其能实现先前模型的高速缓存和智能重用，从而为新模型生成特征。
您可以在实验的 专家设置 中配置一下任一大脑级别。
-1：不使用任何大脑缓存
0：不使用任何大脑缓存，但仍写入缓存
1：如果传入了旧 experiment_id ，则智能地设置检查点（例如，通过在 GUI 上运行 “resume one like this” ）
2：如果实验匹配所有列名称、列类型、类、类标签和时间序列选项，则智能地设置检查点。（默认设置）
3：智能地设置检查点（和 1 级相同），但是仅对整个群体设置。只有在大脑群体大小不够时才进行调优。
4：智能地设置检查点（和 2 级相同），但是仅对整个群体设置。只有在大脑群体大小不够时才进行调优。
5：智能地设置检查点（和 4 级相同），但是将对群体的整个大脑缓存进行扫描（如果选择，将从恢复的实验开始），以获取评分最高的个体。
如果您选择 2 级（默认），在合适的时候也会执行 1 级。
若要利用智能设置检查点功能，请确保新数据具有以下特征：
具有与过去实验相同的数据列名称
每个列具有与过去实验相同的数据类型。（如果列为整数并且具有一个字符串行，则不匹配。）
具有与过去实验相同的目标
具有与过去实验相同的目标类（如果为分类）
对于时间序列，与时间区间和间隔相关的所有选择必须相同
当以上条件都满足时，您可以：
开始相同类型的实验，重新运行更长时间。
使用更小或更大的数据集（即更少或更多行）。
通过更改数据行并以新的准确度、时间=1 和可解释性下启动实验，有效完成最终集成调整。检查实验预览，了解集成结果。
重新开始/恢复已取消、已中止或已完成的实验。
若要对现有实验执行智能检查点设置，可点击您想重试的实验右侧，然后选择 从最后一个检查点重新开始 。实验设置页面随即打开。指定新的数据集。如果需要，您也可以更改实验设置，但目标列必须相同。点击 启动实验 从最后一个检查点恢复实验以及构建新的实验。
通过添加先前的模型作为在调优过程中使用的另一模型，可以继续执行智能检查点设置。如果先前模型具有更好的性能（如果为实现更多迭代而运行了该模型，将很有可能），则在特征演变迭代和最终集成过程中会智能地设置模型检查点。
请注意：
Driverless AI 并不保证精确地延续，仅保证从最后一检查点智能地延续。
存储 H2O.ai 大脑元模型的目录为 tmp/H2O.ai_brain 。另外，默认的最大大脑容量为 20GB。在 config.toml 文件中可以更改目录和最大容量。
重新运行实验¶
若要使用现有实验的设置运行新的实验，可点击您要用作新实验依据的实验右侧，然后选择 新实验采用相同设置 。这样会打开“实验设置”页面。在此页面中，您可以使用原始设置重新运行实验，或指定使用新数据和/或指定不同的实验设置。点击 启动实验，以创建具有相同的选项的新实验。
重新训练/调整¶
若要重新训练实验的最终管道，可点击您要用作新实验依据的实验旁的一组方形图标，点击 重新训练/调整 ，然后选择 从最后一个检查点 。这样会打开“实验设置”页面，其中显示的设置与原始实验相同，只是时间设置为 0。
请注意：在重新训练实验的最终管道时， Driverless AI 也会对实验的最终模型进行调整。这可能包括添加新的特征、排除过去使用的特征、更改超参数搜索空间或为现有模型架构查找新参数。
若要在不添加新特征的情况下重新训练最终管道，请选择 从最佳模型 选项，此选项将覆盖以下 config.toml 选项：
refit_same_best_individual=True
brain_add_features_for_new_columns=False
feature_brain_reset_score="off"
force_model_restart_to_defaults=False
更多信息，请参考 config.toml 文件中的 feature_brain_level 设置。
注解
关于“重新训练/调整”选项的等效 Python client 调用的信息，请参阅以下列表。
新建/继续 - 使用相同设置：
retrain(...)
新建/继续 - 从上一个检查点：
retrain(..., use_smart_checkpoint=True)
重新训练/调整 - 从最后一个检查点
retrain(..., final_pipeline_only=True)
重新训练/调整 - 从最佳模型
retrain( ..., final_pipeline_only=True, brain_add_features_for_new_columns = False, refit_same_best_individual = True, feature_brain_reset_score = 'off', force_model_restart_to_defaults = False )
“暂停” 实验¶
“暂停” 实验的方法是：
中止实验。
在“实验”页面上，针对已中止的实验选择 从最后一个检查点重新开始 。
在“专家设置”页面上，将 ensemble level for the final pipeline 选项的值指定为 0。