Docs
...
AI Factsheets

AI Factsheets für KI-Governance verwenden

Letzte Aktualisierung: 28. Nov. 2024
AI Factsheets für KI-Governance verwenden

Verfolgen Sie ein Modell für maschinelles Lernen von der Anforderung bis zur Produktion, indem Sie Metadaten und Fakten zum Modelllebenszyklus mithilfe von AI Factsheetszusammenstellen. Verwenden Sie die detaillierten Informationen in den Factsheets, um Stakeholder auf dem Laufenden zu halten und Ihre Governance-und Compliance-Ziele zu erreichen. Factsheets können gemeinsam genutzt, archiviert oder als Bericht gedruckt werden.

Governance mit AI Factsheets verwalten

Bevor Sie eine KI-Lösung entwickeln, müssen Sie zunächst den Geschäftsanwendungsfall definieren und dann die Entwicklung, Tests und Implementierung der Lösung verwalten. Sie können den Informationsfluss verwalten und steuern, indem Sie einen Modellanwendungsfall erstellen, der die Ziele des Modells definiert. Wenn das Modell genehmigt wird und die Entwicklung beginnt, können Sie die Assets im Anwendungsfall verfolgen und alle relevanten Daten mit AI Factsheetserfassen. Sehen Sie auf einen Blick, welche Modelle sich in der Produktion befinden und für welche Entwicklungs- oder Validierungsaktionen erforderlich sind. Verwenden Sie die Governance-Funktionen, um Prozesse zur Verwaltung des Kommunikationsablaufs von Data-Scientists zu ModelOps -Administratoren einzurichten.

Hinweis: Nur die Modelle, die Sie zu Anwendungsfällen hinzufügen, werden mit AI Factsheetsverfolgt. Sie können steuern, welche Modelle für eine Organisation verfolgt werden sollen, ohne Stichproben und andere Modelle zu verfolgen, die für die Organisation nicht von Bedeutung sind.

Modelle in Modellbestand verfolgen

Anwendungsfälle in einem Modellbestand definieren

Der Modellbestand ist eine Ansicht, in der Sie einen Anwendungsfall definieren können, um ein neues Modell anzufordern, und anschließend das Modell und zugehörige Assets während seines Lebenszyklus verfolgen können. Ein typischer Ablauf könnte wie folgt aussehen:

  1. Ein Geschäftsbenutzer identifiziert die Notwendigkeit eines Modells für maschinelles Lernen und erstellt einen Modellanwendungsfall, um ein neues Modell anzufordern. Der Geschäftseigentümer weist einen Namen zu und gibt die Basisparameter für das angeforderte Modell an.
  2. Beim Speichern der Anforderung wird ein Modellanwendungsfall im Bestand erstellt. Zu Beginn befindet sich der Anwendungsfall im Status Entwicklung anstehend , da keine Assets vorhanden sind, die die Anforderung begleiten können.
  3. Wenn ein Data-Scientist ein Modell für den Business Case erstellt, verfolgt er das Modell auf der Modelldetailseite des Projekts oder Space und ordnet es dem Modellanwendungsfall zu.
  4. Der Modellanwendungsfall im Bestand kann jetzt in den Status In Bearbeitung versetzt werden und Stakeholder können die Assets für den Anwendungsfall überprüfen, der jetzt das Modell enthält.
  5. Während das Modell im Lebenszyklus fortschreitet, spiegeln der Modellanwendungsfall und das KI-Factsheet alle Aktualisierungen wider, einschließlich Bereitstellungen und Eingabedatenassets.
  6. Prüfer und andere Beteiligte können Modellanwendungsfälle prüfen, um die Einhaltung von Unternehmensprotokollen sicherzustellen und den Modellfortschritt von der Entwicklung bis zur Produktion anzuzeigen und zu zertifizieren.

Anwendungsfälle und Lernprogramme

AI Factsheets sind Teil der IBMData-Fabric-Sammlung von Tools und Funktionen für die Verwaltung und Automatisierung Ihres Daten-und KI-Lebenszyklus. Details dazu, wie das Datenfabric Ihre Governance-Ziele auf praktische Weise unterstützen kann, finden Sie unter Anwendungsfälle. Anwendungsfälle und Lernprogramme zur Verwendung von AI Factsheets für die Orchestrierung von KI-Lösungen finden Sie in den folgenden Abschnitten:

Weitere Informationen

Informieren Sie sich in der IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT-Dokumentation über die programmatische Arbeit mit einem Modellbestand.

Nächste Schritte

Übergeordnetes Thema: KI-Lebenszyklus mit ModelOps verwalten