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AI 监管教程: 构建和部署模型
Last updated: 2025年2月04日
AI 监管教程: 构建和部署模型

本教程是两个教程系列中的第一个教程。 使用本教程可使用 AI 监管用例来构建，部署和跟踪模型。 您的目标是训练模型以预测哪些申请人有资格获得抵押贷款，然后部署模型以进行评估。 您还必须为模型设置跟踪，以记录模型历史记录并生成其性能的说明。

快速入门: 如果尚未为此教程创建样本项目，请访问资源中心中的 AI 监管样本项目 。

教程的故事是， Golden Bank 希望通过为在线应用提供低利率抵押贷款续约来扩展其业务。 在线申请扩大了银行的客户范围，降低了银行的申请处理成本。 作为 Golden Bank 的数据科学家，您必须创建一个抵押贷款审批模型，以避免意外风险，并公平对待所有申请人。 您将运行 Jupyter Notebook 以构建模型并自动捕获用于在 AI Factsheet 中跟踪模型的元数据。

以下动画图像提供了第二个教程结束时您将完成的内容的快速预览，您将在该教程中使用 Watson OpenScale 来配置和评估已部署模型的监视器，以确保该模型准确并公平对待所有申请人。 单击该图像以查看更大的图像。

动画图像

预览教程

在本教程中，您将完成以下任务:

观看视频 观看此视频以预览本教程中的步骤。

此视频提供了一种可视方法来学习本文档中的概念和任务。




完成本教程的提示
以下是成功完成本教程的一些提示。

使用视频图片

提示: 启动视频，然后当您在教程中滚动时，视频将移至画中画方式。 关闭视频目录以获取最佳图片体验。 您可以使用图片-图片方式，以便在完成本教程中的任务时可以关注视频。 单击要继续执行的每个任务的时间戳记。

以下动画图像显示了如何使用视频图片和目录功能:

如何使用图片和章节

在社区中获取帮助

如果您需要本教程的帮助，可以在Cloud Pak for Data社区讨论区提问或寻找答案。

设置浏览器窗口

为了获得完成本教程的最佳体验，请在一个浏览器窗口中打开 Cloud Pak for Data ，并在另一个浏览器窗口中保持本教程页面处于打开状态，以便在两个应用程序之间轻松切换。 请考虑将两个浏览器窗口并排排列，以便更轻松地进行后续操作。

并排教程和 UI

提示: 如果在用户界面中完成本教程时迂到引导式教程，请单击 稍后可能。

设置先决条件

注册 Cloud Pak for Data as a Service

您必须注册 Cloud Pak for Data as a Service ，并为数据集成用例供应必要的服务。

  • 如果您具有现有的 Cloud Pak for Data as a Service 帐户，那么可以开始使用本教程。 如果您有轻量套餐帐户，那么每个帐户只有一个用户可以运行本教程。
  • 如果您还没有 Cloud Pak for Data as a Service 帐户，请 注册。

验证必需的供应服务

预览教程视频 To preview this task, watch the video beginning at 01:06.

要点: 模型库存和 AI 用例仅在达拉斯区域可用。 如果需要，请先切换到达拉斯区域，然后再继续。

请遵循以下步骤来验证或供应必需的服务:

  1. 在 Cloud Pak for Data中，验证您是否位于达拉斯区域中。 如果没有，请单击区域下拉菜单，然后选择达拉斯。
    更改区域

  2. 从导航菜单"导航菜单，选择服务 > 服务实例。

  3. 使用产品下拉列表确定是否有现有的watsonx.aiStudio 服务实例。

  4. 如果需要创建watsonx.aiStudio 服务实例，请单击添加服务。

  5. 选择watsonx.aiStudio。

    1. 对于区域，选择 达拉斯。

    2. 选择轻量套餐。

    3. 单击创建。

  6. 重复这些步骤以验证或供应以下其他服务:

    • watsonx.ai Runtime
    • IBM Knowledge Catalog
    • Cloud Object Storage

您需要这些服务的管理员或管理员访问权。 有关更多信息，请参阅 管理用户和访问权。

检查点图标检查您的进度

下图显示了供应的服务实例:

提供的服务

创建样本项目

预览教程视频 To preview this task, watch the video beginning at 01:45.

  1. 在资源中心访问人工智能治理示例项目。

  2. 单击创建项目。

  3. 如果提示将项目与 Cloud Object Storage 实例相关联，请从列表中选择 Cloud Object Storage 实例。

  4. 单击创建。

  5. 等待项目导入完成，然后单击 查看新项目 以验证是否已成功创建项目和资产。

  6. 单击 资产 选项卡以查看样本项目中的资产。

注: 您可能会看到一个引导式教程，其中显示了此用例随附的教程。 导览中的链接将打开这些教程指示信息。

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下图显示了样本项目。 现在，您已准备好开始本教程。

样本项目

任务 1: 为模型设置跟踪

预览教程视频 To preview this task, watch the video beginning at 02:35.

您可以通过在目录或库存中添加人工智能用例来跟踪模型。 通过 IBM Knowledge Catalog Lite 套餐，您可以创建两个目录。 请执行以下步骤以查看是否已有目录，如果没有，请创建目录以存储 AI 用例。 您需要分配相应的角色和许可权，才能创建目录和 AI 用例。 请参阅 IBM Knowledge Catalog和watsonx.aiStudio 的用户角色和权限。

  1. 从导航菜单"导航菜单，选择目录 > 查看所有目录。

  2. 如果在 " 目录 " 页面上看到目录，那么可以跳至 任务 2: 创建 AI 用例。 否则，请执行以下步骤来创建新目录:

    1. 单击 新建目录。

    2. 对于 名称，复制并粘贴目录名称，如下所示，没有前导或尾部空格:

      Mortgage Approval Catalog

    3. 如果提示将目录与 Cloud Object Storage 实例相关联，请从列表中选择 Cloud Object Storage 。

    4. 选择执行数据保护和数据位置规则 ，确认选择，并接受其他字段的默认值。

    5. 单击创建。

检查点图标检查您的进度

下图显示了您的目录。 现在，您已准备好创建存储在目录中的 AI 用例。

抵押贷款审批目录

任务 2: 创建 AI 用例

预览教程视频 To preview this task, watch the video beginning at 3:08.

对于此类型的项目，最好在项目开始时创建 AI 用例。 AI 用例可以引用可用于解决业务问题的多个机器学习模型。 然后，数据工程师和模型评估人员可以将模型添加到 AI 用例，并在模型的生命周期中进行跟踪。 遵循以下步骤来创建 AI 用例:

提示: 如果这是您首次访问 AI 用例，那么您将看到一个引导式教程，询问您是否要设置模型监管。 现在，请单击 可能稍后。

任务 2a: 创建用例

  1. 从导航菜单"导航菜单，选择目录 > 人工智能用例。

  2. 单击 新建 AI 用例。

  3. 对于 名称，复制并粘贴名称，与不带前导或尾部空格的名称完全相同:

    Mortgage Approval Model Use Case

  4. 对于 描述，复制并粘贴以下文本:

    This model use case is for the Mortgage approval model at Golden Bank

  5. 对于库存/目录字段 ，请选择抵押审批目录或其他现有目录或库存。

  6. 单击创建。

任务 2b: 将工作区与用例关联起来

您将在 Develop 阶段使用示例项目。 在部署模型之前，您需要在 Validate 阶段将模型推广到部署空间。 部署空间可帮助您组织支持资源，例如输入数据和环境; 部署模型或函数以生成预测或解决方案; 以及查看或编辑部署详细信息。

请按照以下步骤将工作区与该用例关联起来：

  1. 滚动到 Associated workspaces 部分。

  2. 在开发阶段下，单击关联工作区。

    1. 选择 AI 治理项目。

    2. 单击保存。

  3. 在 Validate 阶段下，单击 关联工作区。

    1. 单击 新空间。

      1. 对于部署空间名称，请按所示复制并粘贴名称，不留前导空格或尾部空格：Golden Bank Preproduction Space

      2. 对于 部署阶段，选择 测试。

      3. 从列表中选择存储服务。

      4. 从列表中选择供应的机器学习服务。

      5. 单击创建。

      6. 单击关闭。

    2. 从列表中选择 Golden Bank 预生产空间。

    3. 单击保存。

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下图显示了 AI 用例。 现在， AI 用例已准备就绪，可供数据工程师和模型评估人员添加模型并跟踪模型在其生命周期中的进展情况。 下一个任务是运行 Notebook 以创建模型。

抵押贷款核准模型用例

任务 3: 运行 Notebook 以创建模型

预览教程视频 To preview this task, watch the video beginning at 03:50.

现在，您已准备好运行样本项目中包含的第一个 Notebook。 该 Notebook 包含用于执行以下操作的代码:

  • 设置用于跟踪模型生命周期的 AI Factsheets 。
  • 装入训练数据，该数据存储在样本项目的 Db2 Warehouse 连接中。
  • 指定目标列，分类列和数字列以及用于构建模型的阈值。
  • 构建数据管道。
  • 构建机器学习模型。
  • 查看模型结果。
  • 保存模型。

执行以下步骤以运行样本项目中包含的 Notebook。 花一些时间阅读 Notebook 中的注释，这些注释说明了每个单元格中的代码。

  1. 从导航菜单"导航菜单，选择项目 > 查看所有项目。

  2. 单击 AI Governance 项目名称。

  3. 单击 "资产"选项卡，然后导航至笔记本。
    左侧导航

    注：

    如果您看到警告图标 警告，然后单击溢出菜单 溢出菜单1-model-training-with-factsheets 笔记本旁边，然后选择 “更改环境”。 选择受支持的 Python 运行时模板 ，然后单击 “更改”。 您可能还需要调整笔记本中的软件规格和scikit-learn版本。

  4. 打开 1-model-training-with-factsheets 笔记本。

  5. 由于笔记本处于只读模式，请点击编辑图标 编辑 ，将笔记本置于编辑模式。

  6. 从资源中心导入项目时， Notebook 的第一个单元包含项目访问令牌。 如果此笔记本不包含具有项目访问令牌的第一个单元，那么需要生成该令牌。 在笔记本顶部，点击 “在下方插入单元格 ”图标 在下面插入一个单元格 。 从 “更多”菜单中选择 “插入项目标记 ”。 此操作将新单元作为包含项目令牌的 Notebook 中的第一个单元插入。

  7. 在 "提供您的IBM CloudAPI 密钥"部分，您需要使用 API 密钥将您的凭据传递给watsonx.aiRuntime API。 如果您还没有已保存的 API 密钥，请遵循以下步骤来创建 API 密钥。
    预览教程视频 要预览此任务，请观看从 04:44 开始的视频。

    1. 访问IBM Cloud控制台 API 密钥页面。

    2. 单击创建 IBM Cloud API 键。 如果您有任何现有 API 密钥，那么该按钮可能标记为 创建。

    3. 输入名称和描述。

    4. 单击创建。

    5. 复制 API 密钥。

    6. 下载 API 密钥以供将来使用。

    7. 返回到 Notebook ，并将 API 密钥粘贴到 ibmcloud_api_key 字段中。

  8. 单击 单元> 全部运行 以运行 Notebook 中的所有单元。 或者，如果要浏览每个单元及其输出，那么可以按单元运行 Notebook 单元。

  9. 笔记本需要 1-3 分钟才能完成。 您可以按单元格监视进度单元格，并将星号 "In [*]" 更改为数字，例如 "In [1]"。

  10. 如果在 Notebook 运行期间迂到任何错误，请尝试以下提示:

    • 单击 内核> 重新启动并清除输出 以重新启动内核，然后再次运行 Notebook。
    • 通过复制并粘贴指定的工件名称 (不带前导或尾部空格) 来验证您是否已创建 AI 用例。

检查点图标 查看进度

下图显示了运行完成时的 Notebook。 笔记本已将模型保存在项目中，因此您现在已准备好查看该模型并开始对其进行跟踪。

笔记本运行完成

任务 4: 查看模型的概况介绍，并将其与 AI 用例相关联

预览教程视频 要预览此任务，请观看从 06:16 开始的视频。

运行 Notebook 中的所有单元后，请执行以下步骤以在项目中查看模型的外观表，然后将该模型与 AI 用例相关联:

  1. 点击导航栏中的人工智能治理项目名称。
    导航跟踪

  2. 单击 资产 选项卡，然后浏览至 模型。

  3. 单击先前创建的 抵押核准预测模型 资产名称以打开该模型。

  4. 查看模型的 AI Factsheet。 AI Factsheets 捕获整个模型开发生命周期中的模型元数据，从而促进后续企业验证或外部监管。 AI Factsheets 使模型验证者和核准人能够获取模型生命周期详细信息的准确且始终最新的视图。
    在最后一个任务中，您运行了一个 Notebook ，其中包含捕获训练元数据的 Notebook 中的 AI Factsheets Python 客户机代码。 滚动到 训练度量 和 训练标记 部分，以查看捕获的训练元数据。
    检查点 下图显示了该车型的AI Factsheet：

    模型的 AI Factsheet

  5. 在模型页面上向上滚动，然后单击 在 AI 用例中跟踪。

    1. 请注意，相关的人工智能用例是 抵押贷款审批模型用例。

    2. 选择 缺省方法，然后单击 下一步。

    3. 选择 “实验 ”，然后点击 “跟踪资产 ”。

  6. 返回车型页面，点击查看详情图标 查看详细信息 ，打开人工智能用例。

  7. 在 AI 用例页面上，单击 生命周期 选项卡。

  8. 在 缺省方法下，您可以看到 AI Factsheets 跟踪模型的整个生命周期。 此模型仍处于 开发 阶段，因为尚未部署此模型。

检查点图标 查看进度

下图显示了在 "开发" 阶段使用模型的 AI 用例。 现在，您已复审了在 AI Factsheet 中捕获的元数据 (例如，训练数据源，训练度量值和输入模式) ，您已准备好部署模型。

"开发" 阶段中的 AI 用例

任务 5: 部署模型

在部署模型之前，需要将模型推广到部署空间。 部署空间可帮助您组织支持资源，例如输入数据和环境; 部署模型或函数以生成预测或解决方案; 以及查看或编辑部署详细信息。

任务 5a: 将模型推广到部署空间

预览教程视频 要预览此任务，请观看从 07:28 开始的视频。

遵循以下步骤将模型提升到新的部署空间:

  1. 在 AI 用例中的 " 开发 " 阶段下，单击 抵押核准预测模型。

  2. 单击 在项目中打开 以在 AI 监管项目中打开模型。

  3. 在模型页面上，点击 “推广到部署空间 ” 提升到部署空间 。

  4. 对于 目标空间，选择 Golden Bank 预生产空间。

  5. 选中 提升空间后转至空间中的模型 选项。

  6. 单击提升。

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下图显示了部署空间中的模型。 现在，您已准备好创建模型部署。

部署空间中的模型

任务 5b: 为车型创建在线部署

预览教程视频 要预览此任务，请观看从 08:33 开始的视频。

请遵循以下步骤为模型创建联机部署:

  1. 当部署空间打开时，单击 新建部署。

    1. 对于 部署类型，选择 联机。

    2. 对于 名称，复制并粘贴部署名称，如下所示，没有前导或尾部空格:

      Mortgage Approval Model Deployment

    3. 单击创建。

  2. 模型部署可能需要几分钟才能完成。 当模型成功部署后，返回使用案例；从导航菜单 导航菜单 中选择目录 > AI 使用案例。

  3. 打开 抵押贷款核准模型用例。

  4. 单击 生命周期 选项卡。 在默认方法下 ，您可以看到，除了模型之外， 验证阶段现在还显示了模型部署。

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下图显示了部署阶段模型的 AI 用例。 您的模型现在已准备就绪，可以在 Watson OpenScale中进行评估。

部署阶段中的 AI 用例

作为 Golden Bank 的数据研究员，您通过运行 Jupyter Notebook 来创建抵押贷款核准模型，该模型构建模型并自动捕获元数据以在 AI Factsheet 中跟踪模型。 然后，将模型提升到部署空间，并部署模型。


后续步骤

现在，您已准备好验证和监视已部署的机器学习模型，以确保其工作准确且公平。 对于此任务，您将使用 Watson OpenScale。 请参阅 测试并验证模型 教程。

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父主题: 用例教程