0 / 0
Zurück zur englischen Version der Dokumentation
Verfolgen von Modellen mit AI Factsheets
Letzte Aktualisierung: 16. Juli 2024
Verfolgen von Modellen mit AI Factsheets

Verwenden Sie einen Modellbestand mit AI Factsheets , um Modelle für maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen als Teil Ihrer KI-Governance-Strategie zu organisieren. Sie können einen Anwendungsfall für jedes Modell erstellen, das Sie überwachen möchten, und anschließend die Details auf der Bestandsseite im Katalog überprüfen. Verwenden Sie Filter, um die Ansicht zu verfeinern. Zeigen Sie beispielsweise nur die Modellanwendungsfälle an, die sich in einem genehmigten Status befinden.

Um einen Modellbestand anzuzeigen, wählen Sie Modellbestand im Abschnitt Katalog des Navigationsfensters aus.

Mit Modellanwendungsfällen arbeiten

Vom Modellbestand aus stehen Ihnen folgende Möglichkeiten zur Verfügung:

Modellanwendungsfall erstellen

Erstellen Sie einen Modellanwendungsfall, um den Lebenszyklus eines Modells zu verfolgen.

  1. Klicken Sie im Navigationsfenster auf den Abschnitt Katalog und anschließend auf Modellbestand.
  2. Klicken Sie auf Neuer Modellanwendungsfall und geben Sie einen Namen und eine Beschreibung ein.
  3. Wählen Sie den Katalog aus, der den Modellanwendungsfall enthält.
  4. Nachdem Sie den Anwendungsfall erstellt haben, können Sie zusätzliche Details wie den Modellzweck, Geschäftsbegriffe oder die unterstützende Dokumentation angeben.

Details zu Modellanwendungsfällen anzeigen

Ein Modellbestand enthält Modellanwendungsfälle, die Details zum Modelllebenszyklus, zum Zweck und zu Fakten bereitstellen, die Governance unterstützen. Für jeden Modellanwendungsfall können Sie Folgendes anzeigen:

  • Der Name des Modellanwendungsfalls.
  • Der Status für den Modellanwendungsfall Zum Beispiel kann ein Modell auf die Entwicklungs, die Prüfungs- oder die Produktionsphase warten.
  • Geschäftsbegriffe, die dem Modellanwendungsfall zugeordnet sind.
  • Für den Modellanwendungsfall verfügbare Tags.

Ausführliche Informationen zu den in jedem Modell enthaltenen Elementen finden Sie im Abschnitt zum Anzeigen von Datenblättern zu Modellen und Bereitstellungen.

Status eines Modellanwendungsfalls ändern

Sie können den Status eines Modellanwendungsfalls ändern, um eine Änderung im Lebenszyklus des Modells widerzuspiegeln. Sie können beispielsweise den Status eines Modells von Bereitgestellt für Validierung in Validiert ändern, nachdem Sie bestätigt haben, dass das Modell ordnungsgemäß getestet wurde.

So ändern Sie den Status eines Modellanwendungsfalls:

  1. Öffnen Sie den Modellanwendungsfall im Modellbestand.
  2. Wechseln Sie zur Registerkarte Assets.
  3. Klicken Sie auf das Bearbeitungssymbol Bearbeitungssymbol.
  4. Wählen Sie den neuen Status aus und klicken Sie zum Speichern auf Aktualisieren .

Der Modellanwendungsfall wird in der neuen Statuskategorie angezeigt.

Modellanwendungsfall löschen

Um einen Modellanwendungsfall aus dem Bestand zu löschen, klicken Sie in der Kachel für den Modellanwendungsfall auf Entfernen . Der Modellanwendungsfall wird aus dem Bestand entfernt und die gesamte Zuordnung zum Modell in einem Projekt oder Bereich wird gelöscht.

Alerts anzeigen

Wenn Sie ein Modell auswerten, können Sie Schwellenwerte festlegen, um einen Alert auszulösen, wenn ein Schwellenwert erreicht wird. Sie können zum Beispiel einen Alert festlegen, der ausgelöst wird, wenn sich die Erkennung von Verzerrungen für eine überwachte Gruppe um 10 % ändert. Sie können die Alerts für ein Modell aus dem Modellanwendungsfall anzeigen.

Wenn eine der Modellbereitstellungen Alerts aufweist, werden Alerts im Modellbestand als Badge im Modellanwendungsfall angezeigt. Wählen Sie Alerts voranzeigen im Aktionsmenüelement eines Modellanwendungsfalls auf der Modellbestandsseite aus, um die Details der Alerts anzuzeigen.

Datenblatt für ein Modell anzeigen

Klicken Sie auf der Modellverfolgungsseite für einen Modellanwendungsfall in einem Bestand auf die Registerkarte Asset , um das zugehörige Factsheet anzuzeigen. Sie können das Factsheet auch anzeigen, wenn Sie Modelldetails in einem Projekt, Bereich oder Katalog anzeigen. Details hierzu finden Sie unter Datenblatt für ein Modell anzeigen.

Nach der Registrierung eines Modells werden Fakten zum Modell erfasst und automatisch an jedem Punkt des Modelllebenszyklus beibehalten, auch wenn ein Modell aktualisiert oder geändert wird. Ereignisse werden beispielsweise in folgenden Fällen erfasst:

  • Erstellungsdatum
  • Ein Modell wird auf eine gewisse Weise aktualisiert, Änderungen an Tags oder einer Beschreibung eingeschlossen.
  • Ein Modell wird in einen Bereich hochgestuft.
  • Ein Modell wird in einem Katalog veröffentlicht.
  • Mit einer Implementierung getestet
  • Ausgewerteter Lebenszyklus in OpenScale

Die Aktualisierung des Datenblatts erfordert keinen Benutzereingriff.

Darüber hinaus werden Fakten über ein Modell in einem Notebook gespeichert, nachdem IBM AI Governance Facts Client-Bibliothek ( AIGovFactsClient) wird im Notebook gestartet. Ab diesem Punkt werden Lebenszyklusmetadaten und Metriken automatisch beibehalten.

Datenblatt für eine Bereitstellung anzeigen

Klicken Sie auf der Modelldetailseite für einen Modellanwendungsfall in einem Bestand auf die Registerkarte Asset , um das zugehörige Factsheet anzuzeigen. Sie können das Datenblatt auch anzeigen, wenn Sie Bereitstellungsdetails in einem Bereich anzeigen. Details hierzu finden Sie unter Datenblatt für ein Modell anzeigen.

Verfolgungsdetails

Wenn die Verfolgung aktiviert ist, wird die Aufzeichnung von Fakten durch Aktionen für das Modell oder zugehörige Assets ausgelöst. In ähnlicher Weise zeigen Änderungen im KI-Lebenszyklussteuerelement, bei denen das Modell in einem Modellanwendungsfall angezeigt wird, den Fortschritt von der Entwicklung bis zum Betrieb an. Wenn beispielsweise ein Modell in einem Projekt gespeichert wird, wird das Modell in der Entwicklungssäule angezeigt. Wenn das Modell in einen Bereich hochgestuft wird, wird der Anwendungsfall so aktualisiert, dass das Modell in der Testsäule angezeigt wird usw.

Modellposition Entwickeln Testen Validieren Ausführung
Projekt ✓
Space ✓
Space getaggt mit AIGovernance: Vorproduktion ✓
Mit AIGovernance: Produktion getaggte Fläche ✓
Watson OpenScale Vorproduktion ✓
Watson OpenScale Produktion ✓

Diese Hinweise beschreiben, wie die Interaktion zwischen den Lebenszykluskomponenten steuert, wo Watson Machine Learning in einem Modellanwendungsfall angezeigt wird.

  • Wenn ein Modell in einen Bereich hochgestuft wird, wird das Modell in der Testsäule angezeigt. Wenn die Bereitstellung für dieses Modell in Watson OpenScale ausgewertet und als Vorproduktion gekennzeichnet wird, wird das Modell in "Validieren" und nicht in "Testen" angezeigt. Wenn die Modellbereitstellung als Produktion und nicht als Vorproduktion gekennzeichnet ist, wird sie in die Betriebssäule verschoben.

  • Wenn Sie den Space-Tag AIGovernance: Pre-production oder AIGovernance: Productionzuweisen, wird das Modell in der Validierungs-bzw. Betriebssäule angezeigt.

    Hinweis: Diese Änderung wird durch eine Aktion ausgelöst, die zu einer Änderung der Modellmetadaten führt, z. B. zur Aktualisierung des Modellnamens, der Beschreibung oder der Tags, wenn der Tag dem Bereich hinzugefügt wird, nachdem das Modell verfolgt wurde.

  • Wenn ein Modell in einen Bereich hochgestuft wird, in dem der Bereich den Tag AIGovernance: Pre-productionhat, wird das Modell in der Validierungssäule angezeigt. Wenn die Bereitstellung für dieses Modell in Watson OpenScale ausgewertet und als Vorproduktion gekennzeichnet wird, wird das Modell in der Validierungssäule angezeigt. Wenn die Modellbereitstellung als Produktion und nicht als Vorproduktion gekennzeichnet ist, wird sie in die Betriebssäule verschoben.

  • Wenn ein Modell in einen Bereich hochgestuft wird, in dem der Bereich den Tag AIGovernance: Productionhat, wird es in der Betriebssäule angezeigt. Wenn die Bereitstellung für dieses Modell in Watson OpenScale ausgewertet und als Produktion gekennzeichnet wird, befindet sie sich weiterhin in der Betriebssäule. Wenn sie jedoch als "Vorproduktion" gekennzeichnet ist, wird sie in der Validierungssäule angezeigt.

  • Wenn eine Modellbereitstellung nicht in Watson OpenScaleausgewertet wird, hat sie einen Tag Pending Evaluation . Wenn die Modellbereitstellung ausgewertet wird, hat sie einen Tag Evaluated . Wenn die Modellbereitstellung nach der Auswertung in Watson OpenScalegenehmigt wird, hat sie einen Tag Approved .

Weitere Informationen

Generative KI-Suche und -Antwort
Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen