Mise à jour programmatique d'un modèle ou d'un cas d'utilisation de l'IA

Vous pouvez souhaiter mettre à jour un cas d'utilisation ou une fiche d'information en y ajoutant des informations supplémentaires. Par exemple, certaines sociétés disposent d'un ensemble standard de détails qu'elles souhaitent joindre à un cas d'utilisation de modèle ou à des faits de modèle.

Actuellement, vous devez mettre à jour les types d’actifs au niveau du locataire en modifiant les attributs utilisateur qui utilisent l’ API Data and AI Common Core pour mettre à jour l’actif.

Mise à jour d'un type d'actif personnalisé

Pour mettre à jour un type d'actif personnalisé, procédez comme suit :

1. Fournissez le paramètre de requête bss_account_id pour la méthode getcatalogtype .

2. Indiquez asset_type comme model_entry_user si vous mettez à jour les attributs pour model_entry. Indiquezasset_type comme modelfacts_user si vous mettez à jour des attributs pour des faits de modèle.

3. Récupérez la définition du type d'actif actuel en utilisant la méthode getcatalogtype où asset_type est soit modelfacts_user soit model_entry_user .

4. Mettez à jour la définition de type d'actif en cours avec les attributs personnalisés en les ajoutant à l'objet JSON de propriétés suivant le schéma défini dans la documentation d'API. Les types d'attribut suivants sont pris en charge pour l'affichage et l'édition à partir de l'interface utilisateur du modèle ou du cas d'utilisation du modèle:

   • chaîne
   • date
   • entier

5. Une fois le JSON mis à jour avec les nouvelles propriétés, démarrez les modifications en utilisant la méthode replaceassettype . Indiquez le asset_type , bss_account_idet le contenu de la demande.

Une fois la mise à jour terminée, vous pouvez afficher les attributs personnalisés dans la page des détails du cas d'utilisation de l'IA et dans la page des détails du modèle.

Exemple 1: Extraction et mise à jour du type d'actif model_entry_user

Cette commande curl extrait le type d'actif model_entry_user :

curl -X GET --header 'Accept: application/json' --header "Authorization: ZenApiKey ${MY_TOKEN}"  'https://api.dataplatform.cloud.ibm.com:443/v2/asset_types/model_entry_user?bss_account_id=<bss_account_id>'

Ce fragment est un exemple de contenu de réponse pour les détails d'utilisateur de cas d'utilisation de modèle:

{
    "description": "The model use case to capture user defined attributes.",
    "fields": [],
    "relationships": [],
    "properties": {},
    "decorates": [{
        "asset_type_name": "model_entry"
    }],
    "global_search_searchable": [],
    "localized_metadata_attributes": {
        "name": {
            "default": "Additional details",
            "en": "Additional details"
        }
    },
    "attribute_only": false,
    "name": "model_entry_user",
    "version": 1,
    "scope": "ACCOUNT"
}

Cette commande curl met à jour le type d'actif model_entry_user :

curl -X PUT --header 'Content-Type: application/json' --header 'Accept: application/json' --header "Authorization: ZenApiKey ${MY_TOKEN}"  -d '@requestbody.json' 'https://api.dataplatform.cloud.ibm.com:443/v2/asset_types/model_entry_user?bss_account_id=<bss_account_id>'

Le contenu requestbody.json se présente comme suit:

{
    "description": "The model use case to capture user defined attributes.",
    "fields": [],
    "relationships": [],
    "properties": {
        "user_attribute1": {
            "type": "string",
            "description": "User attribute1",
            "placeholder": "User attribute1",
            "is_array": false,
            "required": true,
            "hidden": false,
            "readonly": false,
            "default_value": "None",
            "label": {
                "default": "User attribute1"
            }
        },
        "user_attribute2": {
            "type": "integer",
            "description": "User attribute2",
            "placeholder": "User attribute2",
            "is_array": false,
            "required": true,
            "hidden": false,
            "readonly": false,
            "label": {
                "default": "User attribute2"
            }
        },
        "user_attribute3": {
            "type": "date",
            "description": "User attribute3",
            "placeholder": "User attribute3",
            "is_array": false,
            "required": true,
            "hidden": false,
            "readonly": false,
            "default_value": "None",
            "label": {
                "default": "User attribute3"
            }
        
    }
    "decorates": [{
        "asset_type_name": "model_entry"
    }],
    "global_search_searchable": [],
    "attribute_only": false,
    "localized_metadata_attributes": {
        "name": {
            "default": "Additional details",
            "en": "Additional details"
        }
    }
}

Attribution d'un ordre d'affichage pour les faits personnalisés

Le champ " Order de la méthode "Create Custom Facts Definition" vous permet d'attribuer un ordre d'affichage à un fait personnalisé. Cela vous permet de mieux contrôler l'organisation des faits dans une fiche d'information.

Procédez comme suit pour affecter une commande à un fait personnalisé.

1. Modifiez le fichier de définition des faits personnalisés et ajoutez un champ "Ordre" avec un nombre entier assigné pour contrôler l'ordre. Par exemple :
2. Cette méthode permet de charger le fichier de définition :

facts_client.assets.create_custom_facts_definitions("Asset_type_definition.csv", overwrite=True)

Mise à jour des détails de l'utilisateur à l'aide du client Python

Vous pouvez également mettre à jour et remplacer un type d'actif par des propriétés à l'aide d'un script Python . Pour plus de détails, voir la description des éléments de la fiche d'information .

Après avoir mis à jour les définitions de type d'actif avec des attributs personnalisés, vous pouvez fournir des valeurs pour ces attributs à partir des pages de présentation de cas d'utilisation de modèle et de détails de modèle. Vous pouvez également mettre à jour les valeurs des attributs personnalisés qui utilisent les méthodes client de l'API Python suivantes:

• Utilitaires d'actif de modèle
• Utilitaires d'entrée de modèle

Capture des faits de cellule pour un modèle

Lorsqu'un spécialiste des données développe un modèle dans un bloc-notes, il génère des visualisations pour les détails clés du modèle, tels que la courbe ROC, la matrice de confusion, le rapport de profilage panda ou la sortie de n'importe quelle exécution de cellule. Pour capturer ces faits dans le cadre d'un cas d'utilisation de modèle, utilisez la fonction 'capture_cell_facts ` dans la bibliothèque client AI Factsheets Python .

Traitement des incidents liés aux zones personnalisées

Une fois que vous avez personnalisé les zones et les avez mises à la disposition des utilisateurs, un utilisateur qui tente de mettre à jour les zones dans la section Détails supplémentaires des détails du modèle peut recevoir l'erreur suivante:

Update failed. To update an asset attribute, you must be a catalog Admin or an asset owner or member with the Editor role. Ask a catalog Admin to update your catalog role or ask an asset member with the Editor role to add you as a member.

Si l'utilisateur dispose déjà du droit d'édition sur le modèle et qu'il reçoit toujours le message d'erreur, procédez comme suit pour le résoudre.

1. Appelez la commande API pour createassetattributenewv2 .

2. Utilisez ce contenu avec la commande:

   
   {
     "name": "modelfacts_system",
     "entity": {
     }
   }
   

   où asset_id est le model_id. Entrez project_id ou space_id ou catalog_id où se trouve le modèle.

En savoir plus

Découvrez comment travailler avec un inventaire par programmation, en utilisant la documentation IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT .

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