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使用 AI Factsheets 进行 AI 监管
Last updated: 2024年11月28日
通过使用 AI Factsheets收集有关模型生命周期的元数据和事实，跟踪从请求到生产的机器学习模型。 使用概况介绍中的详细信息，让项目干系人随时了解情况，满足您的治理和合规性目标。 可以共享，归档或打印为报告。
使用 AI Factsheets 管理监管
在开发和 AI 解决方案之前，必须首先定义业务用例，然后管理解决方案的开发，测试和部署。 您可以通过创建用于定义模型目标的模型用例来管理信息流。 在核准模型并开始开发时，跟踪用例中的资产，使用 AI Factsheets捕获所有相关数据。 快速查看哪些模型正在生产中以及哪些模型需要开发或验证。 使用监管功能来建立流程，以管理从数据研究员到 ModelOps 管理员的通信流。
注: 仅使用 AI Factsheets跟踪添加到用例的模型。 您可以控制要为组织跟踪哪些模型，而不跟踪样本以及对组织不重要的其他模型。
在模型库存中定义用例
模型库存是一个视图，您可以在其中定义用例以请求新模型，然后在其生命周期中跟踪模型和相关资产。 典型流可能如下所示:
- 业务用户识别对机器学习模型的需求，并创建模型用例以请求新模型。 业务所有者为请求的模型分配名称并说明基本参数。
- 保存请求时，将在库存中创建 模型用例 。 最初，该用例处于 正在等待开发 状态，因为请求中没有要附带的资产。
- 当数据研究员为业务案例创建模型时，他们会从项目或空间的模型详细信息页面跟踪模型，并将其与模型用例相关联。
- 现在，可以将库存中的模型用例移至 进行中 状态，项目干系人可以查看该用例的资产 (现在包括该模型)。
- 随着模型在生命周期中的进展，模型用例和 AI 概况介绍将反映所有更新，包括部署和输入数据资产。
- 验证者和其他项目干系人可以复审模型用例，以确保符合公司协议，并查看和认证从开发到生产的模型进度。
用例和教程
AI Factsheets 是 IBM的工具和功能的数据结构集合的一部分，用于管理和自动化数据和 AI 生命周期。 有关数据光纤网如何以实际方式支持监管目标的详细信息，请参阅 用例。 有关使用 AI Factsheets 编排 AI 解决方案的现实用例和教程，请参阅:
- AI 监管用例 提供了有关 ModelOps 如何与 AI 监管结合的上下文，以提供用于跟踪组织中机器学习资产的综合计划。
- AI 监管用例: 构建和部署模型教程
了解更多信息
通过IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT 文档了解如何以编程方式使用模型清单。
后续步骤
- 了解有关创建和查看 模型用例的信息。
- 有关用于构造事实表的模板的详细信息，请参阅 针对事实表和模型用例生成报告。
父主题: 使用 ModelOps