Visualizzazione di un factsheet per un asset tracciato

Cosa viene catturato in un factsheet?

Dal punto in cui si inizia a tenere traccia di un asset in un caso di utilizzo AI, i fatti vengono raccolti in un factsheet per l'asset. Man mano che l'asset passa da una fase del ciclo di vita all'altra, i fatti vengono aggiunti alla sezione appropriata.

Ad esempio, un factsheet per un modello di prompt raccoglie le informazioni per queste categorie:

La seguente immagine mostra i factsheet per un modello di prompt di cui si tiene traccia in un caso di utilizzo AI.

Traccia dei dettagli in corso

Quando la traccia è abilitata, la registrazione dei fatti viene attivata dalle azioni sull'asset tracciato. Allo stesso modo, le modifiche nel controllo del ciclo di vita AI in cui l'asset viene visualizzato in un caso di utilizzo AI, per mostrare la progressione dallo sviluppo all'operazione. Ad esempio, quando un asset viene salvato in un progetto e la traccia è abilitata, l'asset viene visualizzato nella fase Sviluppo. Quando un asset viene valutato, sia in un progetto che in uno spazio, il caso di utilizzo viene aggiornato per mostrare l'asset e tutti i dati di valutazione nella fase di convalida. Le distribuzioni in produzione vengono visualizzate nella fase Operate.

Visualizzazione di una scheda informativa per un modello di prompt

La seguente immagine mostra le informazioni sul ciclo di vita per il modello di prompt.

Fare clic su una categoria per visualizzare i dettagli di un particolare aspetto di un modello di prompt. Ad esempio, fare clic su Parametri per visualizzare i dettagli delle impostazioni del modello di prompt.

Visualizzazione di una scheda informativa per un modello di apprendimento automatico

La scheda del modello mostra tutti i dettagli di un modello di apprendimento automatico.

I dettagli della scheda informativa dipendono dal tipo di modello. Ad esempio, questo modello è stato addestrato utilizzando i display del sito AutoAI :

• Dettagli generali sul modello, come nome, ID del modello, tipo di modello e specifiche del software utilizzato. Lo schema di input mostra i dettagli della struttura del modello.

  

• Informazioni sulla formazione, tra cui il progetto associato, l'origine dei dati di formazione e il nome della pipeline ibrida.

  

• Dettagli generali sull'installazione, come il nome dell'installazione, l'ID dell'installazione e le specifiche del software utilizzato.

  

• Dettagli della valutazione del modello, tra cui:

  • Registrazione del carico utile e informazioni sui dati di feedback
  • Metriche di qualità dopo la valutazione dell'implementazione
  • Metriche di equità che verificano la presenza di pregiudizi nei gruppi monitorati
  • Deriva e deriva v2 dettagli a seguito di una valutazione
  • Dettagli sulla spiegabilità globale
  • Informazioni sulle metriche dai monitor personalizzati
  • Dettagli sullo stato di salute del modello relativi alle richieste di scoring alle distribuzioni online, comprese le dimensioni del payload, i record, le richieste di scoring, il throughput e la latenza e gli utenti

• Registrazione del carico utile e informazioni sui dati di feedback
• Metriche di qualità dopo la valutazione dell'implementazione
• Metriche di equità che verificano la presenza di pregiudizi nei gruppi monitorati
• Dettagli sulla deriva dopo una valutazione
• Dettagli sulla spiegabilità globale
• Informazioni sulle metriche dai monitor personalizzati
• Dettagli sullo stato di salute del modello relativi alle richieste di scoring alle distribuzioni online, comprese le dimensioni del payload, i record, le richieste di scoring, il throughput e la latenza e gli utenti

Passi successivi

Fare clic su Esporta report per salvare un report del factsheet.

Argomento principale: Asset di gestione nei casi di utilizzo AI