Pour visualiser le code ayant créé une expérimentation spécifique ou interagir avec l'expérimentation à l'aide d'un programme, vous pouvez sauvegarder une expérimentation sous forme de bloc-notes. Vous pouvez également sauvegarder un pipeline individuel en tant que bloc-notes afin de pouvoir examiner le code utilisé dans ce pipeline.
Utilisation de blocs-notes générés par AutoAI
Lorsque vous sauvegardez une expérimentation ou un pipeline comme bloc-notes, vous pouvez :
- Accédez aux blocs-notes sauvegardés à partir de la section Blocs-notes de l'onglet Actifs .
- Consulter le code pour comprendre les transformations appliquées pour générer le modèle. Cela donne plus de crédibilité au processus et contribue aux pratiques d'IA explicables.
- Ajouter les informations d'identification de la tâche. Voir Ajout d'informations d'identification pour les tâches
- Entrez la clé d'API. Voir Gestion de la clé API de l'utilisateur
- Utilisez et exécutez le code dans watsonx.ai Studio, ou téléchargez le code du bloc-notes pour l'utiliser dans un autre serveur de bloc-notes. Quel que soit l'endroit où vous utilisez le bloc-notes, il installe automatiquement toutes les dépendances requises, y compris les bibliothèques pour :
xgboostlightgbmscikit-learnautoai-libsibm-watson-machine-learningsnapml
- Affichez les données d'apprentissage utilisées pour entraîner l'expérimentation et les données de test (restant) utilisées pour valider l'expérimentation.
Remarques :
- Le code de bloc-notes généré automatiquement s'excute correctement tel qu'il a été écrit. La modification du code ou des données d'entrée peut avoir un impact négatif sur le code. Si vous souhaitez apporter une modification importante, envisagez de réentraîner l'expérimentation à l'aide d' AutoAI.
- Pour plus d'informations sur les estimateurs, ou les algorithmes, et les transformateurs appliqués à vos données pour former une expérimentation et créer des pipelines, référez-vous aux détails de l'implémentation.
Sauvegarde d'une expérimentation sous forme de bloc-notes
Sauvegardez tout le code d'une expérimentation pour afficher les transformations et les optimisations appliquées pour créer les pipelines de modèle.
Données incluses avec le bloc-notes de l'expérimentation
Le bloc-notes de l'expérimentation fournit un code annoté afin que vous puissiez :
- Interagir avec des pipelines de modèles entraînés
- Accédez aux détails du modèle à l'aide d'un programme (y compris l'importance des fonctions et les métriques d'apprentissage automatique).
- Visualiser chaque pipeline sous forme de graphique, dont chaque noeud est documenté, afin d'assurer la transparence
- Comparer les pipelines
- Télécharger les pipelines et le test sélectionnés en local
- Créer un déploiement et évaluer le modèle
- Obtenez la définition ou la configuration de l'expérience dans le SDK Python dewatsonx.ai, que vous pouvez utiliser pour l'automatisation ou l'intégration avec d'autres applications.
Sauvegarde du code pour une expérimentation
Pour sauvegarder la totalité d'une expérimentation sous forme de bloc-notes :
- Une fois l'expérimentation terminée, cliquez sur Sauvegarder le code dans le panneau Mappe de progression.
- Nommez votre bloc-notes, ajoutez une description facultative, choisissez un environnement d'exécution et sauvegardez.
- Cliquez sur le lien dans la notification pour ouvrir le bloc-notes et examiner le code. Vous pouvez également ouvrir le bloc-notes à partir de la section Blocs-notes de l'onglet Actifs de votre projet.
Sauvegarde d'un pipeline individuel sous forme de bloc-notes
Sauvegardez un pipeline individuel sous forme de bloc-notes afin de pouvoir examiner le code source Scikit-Learn du modèle entraîné dans un bloc-notes.
Le bloc-notes de pipeline fournit du code annoté que vous pouvez utiliser pour effectuer les tâches suivantes:
- Visualiser la définition de pipeline Scikit-Learn
- Voir les transformations appliquées pour l'entraînement de pipeline
- Passer en revue l'évaluation de pipeline
Sauvegarde d'un pipeline sous forme de bloc-notes
Pour sauvegarder un pipeline en tant que bloc-notes :
- Effectuez votre expérimentation AutoAI.
- Sélectionnez le pipeline que vous souhaitez sauvegarder dans le tableau de classement, puis cliquez sur Sauvegarder dans le menu d'actions du pipeline, puis sur Sauvegarder en tant que bloc-notes.
- Nommez votre bloc-notes, ajoutez une description facultative, choisissez un environnement d'exécution et sauvegardez.
- Cliquez sur le lien dans la notification pour ouvrir le bloc-notes et examiner le code. Vous pouvez également ouvrir le bloc-notes à partir de la section Blocs-notes de l'onglet Actifs .
Création d'exemples de bloc-notes
Pour voir ce à quoi ressemblent les bloc-notes générés par AutoAI :
- Suivez les étapes du tutorielAutoAI pour créer une expérimentation de classification binaire à partir d'exemples de données.
- Une fois l'expérimentation exécutée, cliquez sur Enregistrer le code dans le panneau des détails de l'expérimentation.
- Nommez et sauvegardez le bloc-notes de l'expérimentation.
- Pour sauvegarder un pipeline en tant que modèle, sélectionnez un pipeline dans le tableau de classement, puis cliquez sur Sauvegarder et sur Sauvegarder en tant que bloc-notes.
- Nommez et sauvegardez le bloc-notes de pipeline.
- Dans l'onglet Actifs , ouvrez les blocs-notes résultants dans l'éditeur de bloc-notes et examinez le code.
Autres ressources
- Pour plus de détails sur les méthodes utilisées dans le code, voir watsonx.ai Python SDK.
Rubrique parent : Présentation d'AutoAI