AI ユース・ケース用に、ファセットで収集される情報をプログラムでカスタマイズできます。 AI ガバナンス戦略の一部として、カスタマイズされたファセット・シートを使用します。
プログラムによるモデルまたはAIユースケースの更新
ユースケースやファクトシートを追加情報で更新したいかもしれません。 例えば、一部の企業には、モデル・ユース・ケースまたはモデル・ファクトに付随させる必要がある詳細の標準セットがあります。
現在、データおよび AI Common Core API を使用してアセットを更新するユーザー属性を変更することで、テナント レベルのアセット タイプを更新する必要があります。
カスタム資産タイプの更新
以下の手順を実行して、カスタム資産タイプを更新します:
getcatalogtype
メソッドにbss_account_id
クエリ パラメータを指定します。model_entry
の属性を更新する場合は、model_entry_user
としてasset_type
を提供します。 モデル・ファクトの属性を更新する場合は、modelfacts_user
としてasset_type
を提供します。getcatalogtype
メソッドを使用して、現在の資産タイプ定義を取得します。ここで、asset_type
はmodelfacts_user
またはmodel_entry_user
のいずれかです。API 資料で定義されているスキーマに従って、カスタム属性をプロパティー JSON オブジェクトに追加することにより、現在の資産タイプ定義をカスタム属性で更新します。 モデル・ユース・ケースまたはモデルのユーザー・インターフェースから表示および編集するために、以下のタイプの属性がサポートされています。
- ストリング
- 日付
- 整数
JSON が新しいプロパティで更新されたら、
replaceassettype
メソッドを使用して変更を開始します。asset_type
、bss_account_id
、および要求ペイロードを指定します。
更新が完了すると、AI ユース・ケースの詳細ページおよびモデルの詳細ページでカスタム属性を表示できます。
例 1: model_entry_user
アセット・タイプの取得と更新
この例では、ユース・ケース・ユーザー・データを更新します。 同じ形式を使用できますが、代わりに modelfacts_user
を使用して、モデル・ファクトシートの詳細を取得および更新することができます。
以下の curl コマンドは、資産タイプ model_entry_user
を取得します:
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>'
このスニペットは、モデル・ユース・ケースのユーザー詳細のサンプル応答ペイロードです。
{
"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"
}
以下の curl コマンドは、 model_entry_user
アセット・タイプを更新します:
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>'
requestbody.json
の内容は、以下のようになります。
{
"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"
}
}
}
カスタム・ファクトの表示順序の割り当て
カスタム・ファクト定義の作成" メソッドのフィールド 'Order
では、カスタム・ファクトの表示順を割 り当てることができます。 これにより、ファクトシート上の事実の構成をより自由にコントロールすることができます。
以下の手順に従って、注文をカスタムファクトに割り当てます。
- カスタム・ファクト定義ファイルを編集し、順序を制御するために割り当てられた整数を持つOrderフィールドを追加します。 例 :
- このメソッドを使って定義ファイルをロードする:
facts_client.assets.create_custom_facts_definitions("Asset_type_definition.csv", overwrite=True)
Python クライアントを使用したユーザー詳細の更新
Python スクリプトを使用して、資産タイプを更新し、プロパティーで置き換えることもできます。 詳細については、ファクトシートの要素の説明を参照してください。
カスタム属性を使用して資産タイプ定義を更新した後、モデル・ユース・ケースの概要ページおよびモデル詳細ページからそれらの属性の値を指定できます。 これらの Python API クライアント・メソッドを使用するカスタム属性の値を更新することもできます。
モデルのセル・ファクトのキャプチャー
データ・サイエンティストは、ノートブックでモデルを開発すると、ROC 曲線、コンフュージョン・マトリックス、パンダ・プロファイル・レポート、セル実行の出力など、主要なモデル詳細の視覚化を生成します。 これらのファクトをモデル・ユース・ケースの一部として取り込むには、 AI Factsheets Python クライアント・ライブラリーで ' capture_cell_facts ` 関数を使用します。
カスタム・フィールドのトラブルシューティング
フィールドをカスタマイズしてユーザーが使用できるようにした後に、モデルの詳細の 「追加の詳細」 セクションのフィールドを更新しようとすると、以下のエラーが発生することがあります。
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.
ユーザーが既にモデルに対する編集権限を持っていて、それでもエラー・メッセージが表示される場合は、以下の手順に従って解決してください。
createassetattributenewv2の API コマンドを呼び出します。
次のコマンドでこのペイロードを使用します。
{ "name": "modelfacts_system", "entity": { } }
ここで、
asset_id
はmodel_id
です。 モデルが存在するproject_id
、space_id
、またはcatalog_id
のいずれかを入力します。
詳細情報
IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT ドキュメントを使用して、プログラムでインベントリーを操作する方法について説明します。
親トピック: AI アセットの管理