Translation not up to date
Sledujte model strojového učení od požadavku k produkci shromažďováním metadat a faktů o životním cyklu modelu pomocí AI Factsheets. Podrobné informace v informačních listech použijte k informování zainteresovaných osob a ke splnění vašich cílů v oblasti řízení a dodržování předpisů. Informační listy lze sdílet, archivovat nebo tisknout jako sestavu.
Správa řízení pomocí AI Factsheets
Před vývojem a řešením AI musíte nejprve definovat případ obchodního použití a poté spravovat vývoj, testování a implementaci řešení. Tok informací můžete spravovat a řídit vytvořením příkladu použití modelu, který definuje cíle modelu. Když je model schválen a začíná vývoj, sledujte aktiva v příkladu použití a zachycujte všechna důležitá data pomocí AI Factsheets. Zobrazte na první pohled, které modely jsou ve výrobě a které vyžadují vývoj nebo ověření. Funkce řízení slouží k vytvoření procesů pro správu toku komunikace od datových vědců až po administrátory ModelOps .
Definování případů použití v inventáři modelu
Inventář modelu je zobrazení, kde můžete definovat případ použití pro vyžádání nového modelu, poté sledovat model a související aktiva v průběhu životního cyklu. Typický tok může být následující:
- Firemní uživatel identifikuje potřebu modelu strojového učení a vytvoří model příkladu použití pro vyžádání nového modelu. Obchodní vlastník přiřadí název a uvede základní parametry pro požadovaný model.
- Když je požadavek uložen, v inventáři se vytvoří modelový případ použití . Na počátku je případ použití ve stavu Čekání na vývoj , protože neexistují žádná aktiva, která by mohla doprovázet požadavek.
- Když datový vědec vytvoří model pro obchodní případ, sleduje model ze stránky podrobností modelu projektu nebo prostoru a přidruží jej k případu použití modelu.
- Příklad použití modelu v inventáři lze nyní přesunout do stavu Probíhá a zainteresované osoby mohou přezkoumat aktiva pro případ použití, která nyní obsahují model.
- Jak model postupuje v životním cyklu, případ použití modelu a informační list AI odrážejí všechny aktualizace, včetně implementací a aktiv vstupních dat.
- Validátory a další zainteresované osoby mohou přezkoumávat případy použití modelu, aby zajistily shodu s podnikovými protokoly a zobrazily a certifikovaly průběh modelu od vývoje k výrobě.
Příklady použití a výukové programy
AI Factsheets je součástí kolekce nástrojů a schopností IBMpro správu a automatizaci životního cyklu dat a AI. Podrobnosti o tom, jak může datové prostředí Fabric podporovat vaše cíle regulace praktickými způsoby, viz Přehled řešení datového prostředí Fabric. Příklady použití a výukové programy pro použití AI Factsheets ke koordinaci řešení AI viz:
- Příklad použití řízení AI poskytuje kontext pro to, jak se ModelOps mohou spojovat s řízením AI, aby poskytovaly souhrnný plán pro sledování aktiv strojového učení ve vaší organizaci.
- příklad použití regulace AI: výukový program pro sestavení a implementaci modelu
Další informace
Zjistěte, jak programově pracovat s inventářem modelů, pomocí dokumentace IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT.
Další kroky
- Získejte informace o vytváření a zobrazování modelových případů použití.
- Podrobnosti o šablonách použitých ke strukturování seznamů faktu viz Generování sestav pro informační listy a příklady použití modelu.
Nadřízené téma: Správa životního cyklu AI pomocí ModelOps