AI Factsheetsを使用してモデル・ライフサイクルに関するメタデータとファクトを収集することにより、要求から実動までの機械学習モデルを追跡します。 ファセット・シートの詳細情報を使用して、利害関係者に常に情報を提供し、ガバナンスとコンプライアンスの目標を達成します。 ファクト・シートは、共有、アーカイブ、またはレポートとして印刷できます。
AI Factsheets によるガバナンスの管理
AI ソリューションを開発する前に、まずビジネス・ユース・ケースを定義してから、ソリューションの開発、テスト、およびデプロイメントを管理する必要があります。 モデルの目標を定義するモデル・ユース・ケースを作成することにより、情報のフローを管理できます。 モデルが承認され、開発が開始されたら、ユース・ケース内の資産を追跡し、 AI Factsheetsを使用して関連するすべてのデータを取り込みます。 どのモデルが実動中で、どのモデルが開発または検証を必要としているかを一目で確認できます。 ガバナンス機能を使用して、データ・サイエンティストから ModelOps 管理者への通信フローを管理するプロセスを確立します。
モデル・インベントリーでのユース・ケースの定義
モデル・インベントリーは、ユース・ケースを定義して新しいモデルを要求し、そのライフサイクルを通じてモデルと関連資産を追跡することができるビューです。 標準的なフローは、以下のようになります：
- ビジネス・ユーザーは、機械学習モデルの必要性を識別し、新しいモデルを要求するためのモデル・ユース・ケースを作成します。 ビジネス所有者は、名前を割り当て、要求されたモデルの基本パラメーターを指定します。
- 要求が保存されると、インベントリー内に モデル・ユース・ケース が作成されます。 最初は、要求に付随する資産がないため、ユース・ケースは 「開発の待機中」 状態です。
- データ・サイエンティストは、ビジネス・ケースのモデルを作成するときに、プロジェクトまたはスペースのモデル詳細ページからモデルを追跡し、それをモデル・ユース・ケースに関連付けます。
- インベントリー内のモデル・ユース・ケースを 「進行中」 状態に移行でき、利害関係者はユース・ケースの資産を確認できます。これにより、モデルが含まれるようになります。
- モデルのライフサイクルが進むにつれて、モデルのユース・ケースと AI のファクトシートには、デプロイメントや入力データ資産を含むすべての更新が反映されます。
- バリデーターおよびその他の利害関係者は、モデルのユース・ケースを検討して、企業プロトコルへの準拠を確保し、開発から実動までのモデルの進行状況を表示および認証することができます。
ユース・ケースとチュートリアル
AI Factsheets は、データと AI のライフサイクルを管理および自動化するためのツールと機能の IBMのデータ・ファブリック・コレクションの一部です。 データ・ファブリックが実際的な方法でガバナンス目標をサポートする方法について詳しくは、 ユース・ケースを参照してください。 AI Factsheets を使用して AI ソリューションをオーケストレーションするための実際のユース・ケースおよびチュートリアルについては、以下を参照してください。
- AI ガバナンス・ユース・ケース は、 ModelOps を AI Governance と組み合わせることで、組織内の機械学習資産を追跡するための包括的な計画を提供するためのコンテキストを提供します。
- AI ガバナンスのユース・ケース: モデルの構築とデプロイのチュートリアル
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IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT ドキュメントを参照して、プログラムによるモデル・インベントリーの操作について確認してください。
次のステップ
- モデルのユース・ケースの作成と表示について説明します。
- ファセット・シートの構成に使用されるテンプレートについて詳しくは、 「ファセット・シートおよびモデル・ユース・ケースのレポートの生成」を参照してください。
親トピック: ModelOps による AI ライフサイクルの管理