Zobrazit náhled výukového programu

V tomto výukovém programu dokončíte tyto úlohy:

• Nastavte předpoklady.
• Úloha 1: Nastavit sledování pro váš model.
• Úloha 2: Vytvořte případ použití modelu v inventáři modelu.
• Úloha 3: Spusťte zápisník pro vytvoření modelu.
• Úloha 4: Zobrazte informační list modelu a přidružte jej k příkladu použití modelu.
• Úloha 5: Nasaďte model.

Chcete-li zobrazit náhled kroků v tomto výukovém programu, podívejte se na toto video.

Toto video poskytuje vizuální metodu, jak se seznámit s koncepty a úlohami v této dokumentaci.

• Tipy pro dokončení tohoto výukového programu

  Použití obrazového videa v obraze

  Tip: Spusťte video a při procházení výukovým programem se video přesune do režimu obrazu v obraze. Zavřete video obsah pro nejlepší zážitek s obrazem v obraze. Můžete použít režim obrazu v obraze, takže můžete sledovat video po dokončení úloh v tomto výukovém programu. Klepněte na časová razítka pro každou úlohu, kterou chcete sledovat.

  Následující animovaný obrázek ukazuje, jak používat obrazový obraz v obraze a obsah:

  

  Získejte pomoc v komunitě

  Potřebujete-li pomoc s tímto výukovým programem, můžete položit otázku nebo najít odpověď v diskusním fóru komunity Cloud Pak for Data.

  Nastavení oken prohlížeče

  Chcete-li získat optimální zkušenost s dokončením tohoto výukového programu, otevřete Cloud Pak for Data v jednom okně prohlížeče a ponechte tuto stránku výukového programu otevřenou v jiném okně prohlížeče, abyste snadno přepínali mezi oběma aplikacemi. Zvažte uspořádání dvou oken prohlížeče vedle sebe, abyste usnadnili sledování.

  

  Tip: Pokud při provádění tohoto výukového programu v uživatelském rozhraní narazíte na asistovanou prohlídku, klepněte na Možná později.

  
  Zpět na začátek
  

• Nastavení předpokladů

  Přihlaste se k produktu Cloud Pak for Data as a Service

  Musíte se zaregistrovat k produktu Cloud Pak for Data as a Service a zajistit nezbytné služby pro případ použití integrace dat.

  • Pokud máte existující účet Cloud Pak for Data as a Service , můžete začít s tímto výukovým programem. Pokud máte účet plánu Lite, tento výukový program může spustit pouze jeden uživatel na účet.
  • Pokud ještě nemáte účet Cloud Pak for Data as a Service , zaregistrujte se na zkušební verzi datového prostředí Fabric.

  
  

  Podívejte se na následující video, abyste se dozvěděli o datovém prostředí Fabric v produktu Cloud Pak for Data.

  Toto video poskytuje vizuální metodu, jak se seznámit s koncepty a úlohami v této dokumentaci.

  Ověřit nezbytné zajištěné služby

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 01:06.

  Důležité: Inventář modelu je k dispozici pouze v oblasti Dallasu. Je-li to nutné, přepněte se do oblasti Dallasu, než budete pokračovat.

  Chcete-li ověřit nebo zajistit nezbytné služby, postupujte takto:

  1. V produktu Cloud Pak for Dataověřte, že se nacházíte v regionu Dallas. Pokud ne, klepněte na rozevírací nabídku regionu a vyberte volbu Dallas.
     

  2. V navigační nabídce Cloud Pak for Data vyberte volbu Služby > Instance služeb.

  3. Pomocí rozevíracího seznamu Produkt určete, zda existuje existující instance služby Watson Studio .

  4. Potřebujete-li vytvořit instanci služby Watson Studio , klepněte na volbu Přidat službu.

  5. Vyberte volbu Watson Studio.

     1. Jako oblast vyberte Dallas.

     2. Vyberte plán Lite .

     3. Klepněte na volbu Vytvořit.

  6. Opakujte tyto kroky, abyste ověřili nebo zajišťovali následující další služby:

     • Watson Machine Learning
     • Watson Knowledge Catalog
     • Cloud Object Storage

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek zobrazuje zajištěné instance služby:
  
  

  

  Vytvořit ukázkový projekt

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 01:45.

  1. Přistupte k ukázkovému projektu řízení AI v galerii.

  2. Klepněte na volbu Vytvořit projekt.

  3. Pokud jste vyzváni k přidružení projektu k instanci Cloud Object Storage , vyberte ze seznamu instanci Cloud Object Storage .

  4. Klepněte na volbu Vytvořit.

  5. Počkejte na dokončení importu projektu a poté klepněte na volbu Zobrazit nový projekt , abyste ověřili, že projekt a aktiva byly úspěšně vytvořeny.

  6. Klepnutím na kartu Aktiva zobrazíte aktiva v ukázkovém projektu.

  Poznámka: Může se zobrazit prohlídka s průvodcem zobrazující výukové programy, které jsou součástí tohoto příkladu použití. Odkazy v komentované prohlídce otevřou tyto pokyny výukového programu.

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek zobrazuje ukázkový projekt. Nyní jste připraveni spustit výukový program.
  
  

  

  
  Zpět na začátek
  

• Úloha 1: Nastavení sledování pro váš model
  
  

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 02:35.

  Modely můžete sledovat přidáním příkladů použití modelu do katalogu. Pomocí plánu Watson Knowledge Catalog Lite můžete vytvořit dva katalogy. Chcete-li zjistit, zda již máte katalog, a pokud ne, zda chcete vytvořit katalog pro uložení příkladu použití modelu, postupujte takto:

  1. V navigační nabídce Cloud Pak for Data vyberte volbu Katalogy > Zobrazit všechny katalogy.

  2. Pokud se na stránce Katalogy zobrazí katalog, můžete přeskočit na Úloha 2: Vytvořit příklad použití modelu v inventáři modelů. Jinak při vytváření nového katalogu postupujte takto:

     1. Klepněte na volbu Nový katalog.

     2. Pro Názevzkopírujte a vložte název katalogu přesně tak, jak je zobrazeno bez úvodních nebo koncových mezer:

        Mortgage Approval Catalog
        

     3. Pokud jste vyzváni, abyste přidružili katalog k instanci Cloud Object Storage , vyberte ze seznamu Cloud Object Storage .

     4. Vyberte volbu Vynutit pravidla ochrany dat, potvrďte výběr a přijměte předvolby pro ostatní pole.

     5. Klepněte na volbu Vytvořit.

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek zobrazuje váš katalog. Nyní jste připraveni vytvořit případ použití modelu, který je uložen v katalogu.
  
  

  

  
  Zpět na začátek
  

• Úloha 2: Vytvoření příkladu použití modelu v inventáři modelu
  
  

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 3:08.

  Pro tento typ projektu je nejlepší vytvořit případ použití modelu při zahájení projektu. Příklad použití modelu může odkazovat na více modelů strojového učení, které můžete použít k řešení obchodních problémů. Poté mohou datoví inženýři a hodnotitelé modelů přidávat modely do případu použití modelu a sledovat model v průběhu jeho životního cyklu. Chcete-li vytvořit příklad použití modelu, postupujte takto:

  Tip: Pokud při této příležitosti přistupujete k inventáři modelu poprvé, zobrazí se prohlídka s průvodcem s dotazem, zda chcete nastavit řízení modelu. Nyní klepněte na volbu Možná později.

  1. V navigační nabídce Cloud Pak for Data vyberte volbu Katalogy > Inventář modelu.

  2. Klepněte na volbu Nový příklad použití modelu.

  3. Pro Název příkladu použití modeluzkopírujte a vložte název přesně tak, jak je zobrazeno bez úvodních nebo koncových mezer:

     Mortgage Approval Model Use Case
     

  4. Pro Popiszkopírujte a vložte následující text:

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

  5. Máte-li více než jeden katalog, zobrazí se pole Katalog . Vyberte volbu Katalog schválení hypotéky nebo jiný existující katalog.

  6. Klepněte na tlačítko Uložit.

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek ukazuje váš příklad použití modelu. Případ použití modelu je nyní připraven na to, aby datoví inženýři a hodnotitelé modelů přidávali modely a sledovali modely v průběhu jejich životního cyklu. Další úlohou je spustit zápisník a vytvořit model.
  
  

  

  
  Zpět na začátek
  

• Úloha 3: Spuštění zápisníku pro vytvoření modelu
  
  

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 03:50.

  Nyní jste připraveni spustit první zápisník zahrnutý v ukázkovém projektu. Zápisník obsahuje kód pro:

  • Nastavte AI Factsheets , které se používají ke sledování životního cyklu modelu.
  • Načtěte trénovací data, která jsou uložena v připojení Db2 Warehouse v ukázkovém projektu.
  • Určete cílové, kategorické a číselné sloupce spolu s prahovými hodnotami použitými k sestavení modelu.
  • Sestavení datových kanálů.
  • Sestavte modely strojového učení.
  • Zobrazit výsledky modelu.
  • Uložte model.

  Chcete-li spustit zápisník obsažený v ukázkovém projektu, postupujte takto. Udělejte si čas, abyste si přečetli komentáře v zápisníku, které vysvětlují kód v každé buňce.

  1. V navigační nabídce Cloud Pak for Data vyberte volbu Projekty > Zobrazit všechny projekty.

  2. Klepněte na název projektu řízení AI .

  3. Klepněte na kartu Aktiva a pak přejděte na Zápisníky.
     

  4. Otevřete zápisník 1-model-training-with-factsheets .

  5. Vzhledem k tomu, že zápisník je v režimu jen pro čtení, klepněte na ikonu Upravit a přepněte zápisník do režimu úprav.

  6. Při importu projektu z galerie obsahuje první buňka zápisníku přístupový prvek projektu. Pokud tento zápisník neobsahuje první buňku s přístupovým tokenem projektu, musíte token vygenerovat. V nabídce Další vyberte volbu Vložit token projektu. Tato akce vloží novou buňku jako první buňku v zápisníku obsahujícím token projektu.

  7. V části Zadejte klíč rozhraní API IBM Cloud musíte předat svá pověření rozhraní API Watson Machine Learning pomocí klíče rozhraní API. Pokud ještě nemáte uložený klíč rozhraní API, postupujte takto, abyste vytvořili klíč rozhraní API.
     Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 04:44.

     1. Přistupte ke stránce klíčů rozhraní API konzoly IBM Cloud.

     2. Klepněte na volbu Vytvořit klíč rozhraní API IBM Cloud. Máte-li nějaké existující klíče rozhraní API, může být tlačítko označeno jako Vytvořit.

     3. Zadejte název a popis.

     4. Klepněte na volbu Vytvořit.

     5. Zkopírujte klíč rozhraní API.

     6. Stáhněte klíč rozhraní API pro budoucí použití.

     7. Vraťte se do zápisníku a vložte klíč rozhraní API do pole ibmcloud_api_key .

  8. Klepnutím na volbu Buňka > Spustit vše spustíte všechny buňky v zápisníku. Případně můžete buňku zápisníku spustit podle buňky, chcete-li prozkoumat jednotlivé buňky a jejich výstup.

  9. Dokončení zápisníku trvá 1-3 minuty. Buňku průběhu můžete monitorovat podle buňky a všimnout si hvězdičky "V [*]", která se mění na číslo, například "V [1]".

  10. Pokud během spuštění zápisníku narazíte na nějaké chyby, vyzkoušejte tyto rady:

      • Klepnutím na volbu Jádro > Restartovat a vymazat výstup restartujte jádro a poté znovu spusťte zápisník.
      • Ověřte, že jste vytvořili příklad použití modelu zkopírováním a vložením zadaného názvu artefaktu přesně bez úvodních nebo koncových mezer.

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek ukazuje zápisník po dokončení spuštění. Zápisník uložil model do projektu, takže jste nyní připraveni jej zobrazit a přidat do inventáře modelu.
  
  

  

  
  Zpět na začátek
  

• Úloha 4: Zobrazit informační list modelu a přidružit jej k případu použití modelu
  
  

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 06:16.

  Po spuštění všech buněk v zápisníku postupujte takto, abyste zobrazili informační list modelu v projektu a poté přidružili tento model k příkladu použití modelu v inventáři modelu:

  1. Klepněte na název projektu řízení AI v navigační stopě.
     

  2. Klepněte na kartu Aktiva a pak přejděte na volbu Modely.

  3. Klepněte na název aktiva Model předpovědí schválení hypotéky , který jste dříve vytvořili pro otevření modelu.

  4. Přezkoumejte seznam AI Factsheet pro váš model. AI Factsheets zachycují metadata modelu v rámci celého životního cyklu vývoje modelu, což usnadňuje následné podnikové ověřování nebo externí regulaci. AI Factsheets umožňuje validátorům a schvalovatelům modelu získat přesný a vždy aktuální pohled na podrobnosti životního cyklu modelu.
     V poslední úloze jste spustili zápisník obsahující kód klienta AI Factsheets Python v zápisníku, který zachytil trénovací metadata. Posuňte se na sekce Metriky trénování a Značky trénování , abyste přezkoumali zachycená metadata trénování.
     Následující obrázek ukazuje seznam AI Factsheet pro model:
     
     

  5. Posuňte se nahoru na stránce modelu a klepněte na volbu Sledovat tento model.

     1. Ze seznamu případů použití modelu vyberte volbu Příklad použití modelu schválení hypotékya klepněte na tlačítko Další.

     2. Vyberte volbu Výchozí přístupa klepněte na tlačítko Další.

     3. Vyberte volbu Experimentálnía klepněte na volbu Sledovat model.

  6. Zpět na stránku modelu klepněte na volbu Otevřít v inventáři modelů.

  7. Na stránce příkladu použití modelu klepněte na kartu Aktivum .

  8. V části Sledování modelumůžete vidět, že AI Factsheets sledují modely v průběhu jejich životního cyklu. Tento model je stále ve fázi Vývoj , protože dosud nebyl implementován.

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek ukazuje příklad použití modelu s modelem ve fázi vývoje. Nyní, když jste přezkoumali metadata, jako např. zdroj trénovacích dat, metriky trénování a vstupní schéma, které bylo zachyceno v seznamu AI Factsheet, jste připraveni implementovat model.
  
  

  

  
  Zpět na začátek
  

• Úloha 5: Implementovat model
  
  

  Než budete moci implementovat model, musíte jej povýšit do nového prostoru implementace. Prostory implementace vám pomáhají organizovat podpůrné prostředky, jako jsou vstupní data a prostředí, implementovat modely nebo funkce pro generování předpovědí nebo řešení a zobrazit nebo upravit podrobnosti implementace.

  Povýšit model do prostoru implementace

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 07:28.

  Chcete-li povýšit model do nového prostoru implementace, postupujte takto:

  1. V příkladu použití modelu ve fázi Vývoj klepněte na volbu Model předpovědí schválení hypotéky.

  2. Klepnutím na volbu Otevřít v projektu otevřete model v projektu řízení AI.

  3. Na stránce modelu klepněte na volbu Povýšit na prostor implementace.

  4. V poli Cílový prostorvyberte volbu Vytvořit nový prostor implementace.

     1. Pro název prostoru implementace zkopírujte a vložte název přesně tak, jak je uvedeno bez úvodních nebo koncových mezer:

        Golden Bank Preproduction Space
        

     2. Vyberte službu úložiště ze seznamu.

     3. Vyberte zajišťovanou službu strojového učení ze seznamu.

     4. Klepněte na volbu Vytvořit.

     5. Klepněte na Zavřít.

  5. V poli Cílový prostorse ujistěte, že je vybrána volba Předprodukční prostor zlaté banky .

  6. Zaškrtněte volbu Přejít na model v prostoru po jeho povýšení .

  7. Klepněte na volbu Povýšit.

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek ukazuje model v prostoru implementace. Nyní jste připraveni vytvořit implementaci modelu.
  
  

  

  Vytvořit implementaci online pro model

  Chcete-li zobrazit náhled této úlohy, podívejte se na video začínající na 08:33.

  Chcete-li vytvořit implementaci online pro váš model, postupujte takto:

  1. Po otevření prostoru implementace klepněte na volbu Nová implementace.

     1. Jako Typ implementacevyberte volbu Online.

     2. Pro Názevzkopírujte a vložte název implementace přesně tak, jak je zobrazeno bez úvodních nebo koncových mezer:

        Mortgage Approval Model Deployment
        

     3. Jako Název službymůžete zadat popisný název, který se má použít místo ID implementace, což vám pomůže tuto implementaci rychle identifikovat. Zkopírujte a vložte název služby bez úvodních nebo koncových mezer. Název je ověřen jako jedinečný pro každou oblast. Pokud tento název služby již existuje, přidejte na konec názvu služby číslo (nebo libovolný jedinečný znak).

        mortgage_approval_service
        

     4. Klepněte na volbu Vytvořit.

  2. Dokončení implementace modelu může trvat několik minut. Když je model úspěšně nasazen, vraťte se do inventáře modelu; V navigační nabídce vyberte volbu Katalogy > Inventář modelu.

  3. Pro Příklad použití modelu schválení hypotékyklepněte na volbu Zobrazit podrobnosti.

  4. Klepněte na kartu Aktivum . V části Sledování modeluvidíte, že model je nyní ve fázi Test .

  Zkontrolujte svůj pokrok

  Následující obrázek ukazuje příklad použití modelu s modelem ve fázi implementace. Váš model je nyní připraven k vyhodnocení v produktu Watson OpenScale.
  
  

  

  
  Zpět na začátek
  

Další kroky

Nyní jste připraveni ověřit a monitorovat implementovaný model strojového učení, abyste se ujistili, že pracuje přesně a spravedlivě. Pro tuto úlohu použijete produkt Watson OpenScale. Viz výukový program Testovat a ověřit model .

Další informace

Podívejte se, jak používat produkt IBM OpenPages ke správě modelu během jeho životního cyklu.

• Zápisníky

• Trénujte a implementujte modely strojového učení v noteboocích

• Watson OpenScale

• Inventář modelu

• Přehled produktu Cloud Pak for Data as a Service a datového prostředí Fabric

Nadřízené téma: Výukové programy datového prostředí Fabric