モデル・インベントリーに保管されているモデル・ユース・ケースでモデル・ライフサイクルの詳細が表示されるように、プロジェクト、スペース、またはカタログからモデルを追跡できます。 モデル・トラッキングを有効にすると、AI ガバナンス戦略の一部として、関連するファセット・シートにモデルの詳細が記録されます。
モデルのトラッキング
モデルが追跡されると、 AI Factsheets サービスによって、モデルと関連するモデル・ユース・ケースとの間の関係が作成されます。 レビューとガバナンスを容易にするために、モデルが作成された方法と、モデルが実動へのパス上にある場所に関するすべての事実がユース・ケースに記録されます。
プロジェクト、スペース、またはカタログのモデル詳細ページからのモデルの追跡
モデル名をクリックすると、プロジェクト、スペース、またはカタログ内のモデルの詳細が表示されます。
「このモデルを追跡する」をクリックします。
モデルを既存のモデル・ユース・ケースに関連付けるか、新規ユース・ケースを作成するかを選択します。
トラッキング情報を保存すると、モデル・インベントリーへのリンクがモデル詳細ページに追加されます。 リンクをクリックして、インベントリー内のモデル・ユース・ケースを開きます。
オプションで、モデル・ユース・ケースを更新します。 例えば、タグ、サポート資料、その他の詳細を追加します。
モデル詳細ページを表示すると、トラッキング情報が表示されます。 
ノートブックでのモデルの登録
モデルがノートブック内にある場合、モデルをモデル・ユース・ケースに登録するためのコードを挿入できます。
- モデル・ユース・ケースを作成します。
model_usecase_catalog_id = "b54179b3-d6f9-4886-bd48-a248c60d1f36" # Specify the catalog to store the use case
model_usecase_name="model_usecase_name_here"
model_usecase_desc="model usecase for data here"
model_usecase = facts_client.assets.create_model_usecase(catalog_id=model_usecase_catalog_id,name=model_usecase_name,description=model_usecase_desc)
model_usecase.get_info(True)
- ユース・ケースでアプローチを作成します。
name_approach = model_usecase.create_approach(name="nameapproach",description="approach for data here")
name_approach.get_info()
- 次の方法でアプローチを取得します。
retrieve_approaches = model_usecase.get_approaches()
name_approach = model_usecase.get_approach(approach_id=retrieve_approaches[0].get_id())
- ユース・ケースでモデルを追跡します。
wml_model = facts_client.assets.get_model(model_id="your model id ",container_type="project",container_id="container id")## model id is the auto ai model id
wml_model.track(model_usecase=model_usecase,approach=name_approach,version_number="major",version_comment="name model major version")
Python コマンドを使用してモデル・インベントリーと対話する方法について詳しくは、 Python クライアント資料 および IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT 資料を参照してください。
ユースケースからのモデルの削除 (トラッキング解除)
モデル・ユース・ケースからモデルの関連付けを解除するには、 「追跡解除」 をクリックします。
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モデルのユース・ケースとファセットの表示について学習します。
親トピック: モデル資産のインベントリーの管理。