AI 통제를 위해 AI Factsheets 사용
AI Factsheets를 사용하여 모델 라이프사이클에 대한 메타데이터 및 팩트를 수집하여 요청에서 프로덕션까지 머신 러닝 모델을 추적합니다. 이해 당사자 (stakeholder) 에게 정보를 계속 제공하고 통제 및 준수 목표를 충족시키려면 패싯 시트의 자세한 정보를 사용하십시오. 보고서로 공유, 아카이브 또는 인쇄할 수 있습니다.
AI Factsheets 를 사용하여 거버넌스 관리
AI 솔루션을 개발하기 전에 먼저 비즈니스 유스 케이스를 정의한 후 솔루션의 개발, 테스트 및 배치를 관리해야 합니다. 모델의 목표를 정의하는 모델 유스 케이스를 작성하여 정보 플로우를 관리하고 통제할 수 있습니다. 모델이 승인되고 개발이 시작되면 유스 케이스의 자산을 추적하여 AI Factsheets를 사용하여 모든 관련 데이터를 캡처합니다. 프로덕션에 있는 모델 및 개발이나 변형이 필요한 항목을 한 눈에 봅니다. 통제 기능을 사용하여 데이터 과학자에서 ModelOps 관리자로의 통신 플로우를 관리하는 프로세스를 설정하십시오.
모델 인벤토리에서 유스 케이스 정의
모델 인벤토리는 새 모델을 요청하고 해당 라이프사이클을 통해 모델 및 관련 자산을 추적하는 유스 케이스를 정의할 수 있는 보기입니다. 일반 플로우는 다음과 같을 수 있습니다.
- 비즈니스 사용자는 기계 학습 모델의 필요성을 식별하고 새 모델을 요청하기 위한 모델 유스 케이스를 작성합니다. 비즈니스 소유자는 이름을 지정하고 요청된 모델의 기본 매개변수를 지정합니다.
- 요청이 저장되면 모델 유스 케이스 가 인벤토리에 작성됩니다. 처음에는 요청을 동반할 자산이 없으므로 유스 케이스가 개발 대기 중 상태입니다.
- 데이터 과학자가 비즈니스 케이스에 대한 모델을 작성할 때 프로젝트 또는 공간의 모델 세부사항 페이지에서 모델을 추적하고 이를 모델 유스 케이스와 연관시킵니다.
- 인벤토리의 모델 유스 케이스는 이제 진행 중 상태로 이동할 수 있으며 이해 당사자 (stakeholder) 는 이제 모델을 포함하는 유스 케이스의 자산을 검토할 수 있습니다.
- 모델이 라이프사이클에서 진행함에 따라 모델 유스 케이스 및 AI 팩시밀리는 배치 및 입력 데이터 자산을 포함한 모든 업데이트를 반영합니다.
- 유효성 검증기 및 기타 이해 당사자 (stakeholder) 가 모델 유스 케이스를 검토하여 기업 프로토콜을 준수하는지 확인하고 개발에서 프로덕션까지의 모델 진행상태를 보고 인증할 수 있습니다.
유스 케이스 및 학습서
AI Factsheets 는 데이터 및 AI 라이프사이클을 관리하고 자동화하기 위한 IBM의 데이터 패브릭 도구 및 기능 콜렉션의 일부입니다. 데이터 패브릭이 실제 방식으로 통제 목표를 지원할 수 있는 방법에 대한 세부사항은 유스 케이스를 참조하십시오. AI Factsheets 를 사용하여 AI 솔루션을 조정하기 위한 실제 유스 케이스 및 학습서는 다음을 참조하십시오.
- AI 거버넌스 유스 케이스 는 ModelOps 가 AI 거버넌스와 결합하여 조직에서 머신 러닝 자산을 추적하기 위한 포괄적인 계획을 제공하는 방법에 대한 컨텍스트를 제공합니다.
- AI 통제 유스 케이스: 모델 학습서 빌드 및 배치
자세한 정보
프로그래밍 방식으로 모델 인벤토리 작업에 대한 자세한 내용은 IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT 문서를 참조하세요.
다음 단계
- 모델 유스 케이스작성 및 보기에 대해 학습합니다.
- 시트를 구조화하는 데 사용되는 템플리트에 대한 세부사항은 시트 및 모델 유스 케이스에 대한 보고서 생성을 참조하십시오.
상위 주제: ModelOps로 AI 라이프사이클 관리