0 / 0
Volver a la versión inglesa de la documentación
Guía de aprendizaje de gobierno de IA: Crear y desplegar un modelo

Guía de aprendizaje de gobierno de IA: Crear y desplegar un modelo

Este tutorial es el primero de una serie de dos tutoriales. Siga esta guía de aprendizaje para crear, desplegar y realizar un seguimiento de un modelo con el caso de uso de gobierno de IA. Su objetivo es entrenar un modelo para predecir qué solicitantes están calificados para hipotecas y luego desplegar el modelo para su evaluación. También debe configurar el seguimiento del modelo para documentar el historial del modelo y generar una explicación para su rendimiento.

Inicio rápido: Si todavía no ha creado el proyecto de ejemplo para esta guía de aprendizaje, acceda al proyecto de ejemplo de gobierno de IA en el concentrador de recursos.

La historia de la guía de aprendizaje es que Golden Bank quiere ampliar su negocio ofreciendo renovaciones de hipotecas de bajo interés para aplicaciones en línea. Las aplicaciones en línea amplían el acceso a clientes para el banco y reducen los costes de proceso de las solicitudes del banco. Como científico de datos en Golden Bank, debe crear un modelo de aprobación de hipotecas que evite el riesgo no anticipado y trate a todos los solicitantes de manera justa. Ejecutará un cuaderno de Jupyter para crear un modelo y capturar automáticamente metadatos que rastreen el modelo en una hoja de cálculo de IA.

La siguiente imagen animada proporciona una vista previa rápida de lo que logrará al final de la segunda guía de aprendizaje donde utilizará Watson OpenScale para configurar y evaluar supervisores para el modelo desplegado para asegurarse de que el modelo es preciso y trata a todos los solicitantes de forma justa. Pulse la imagen para ver una imagen más grande.

Imagen animada

Vista previa de la guía de aprendizaje

En esta guía de aprendizaje, realizará estas tareas:

Ver vídeo Vea este vídeo para obtener una vista preliminar de los pasos de esta guía de aprendizaje.

Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.




  • Utilizar la imagen en imagen de vídeo

    Sugerencia: Inicie el vídeo y, a continuación, a medida que se desplaza por el tutorial, el vídeo pasa al modo de imagen en imagen. Cierre la tabla de contenido de vídeo para obtener la mejor experiencia con la imagen en imagen. Puede utilizar el modo de imagen en imagen para poder seguir el vídeo mientras completa las tareas de este tutorial. Pulse las indicaciones de fecha y hora para cada tarea a seguir.

    La siguiente imagen animada muestra cómo utilizar las características de imagen en imagen y tabla de contenido de vídeo:

    Cómo utilizar la imagen en la imagen y los capítulos

    Obtener ayuda en la comunidad

    Si necesita ayuda con esta guía de aprendizaje, puede formular una pregunta o encontrar una respuesta en el foro de discusión de la comunidad deCloud Pak for Data.

    Configurar las ventanas del navegador

    Para obtener la experiencia óptima al completar esta guía de aprendizaje, abra Cloud Pak for Data en una ventana de navegador y mantenga abierta esta página de la guía de aprendizaje en otra ventana de navegador para conmutar fácilmente entre las dos aplicaciones. Considere la posibilidad de organizar las dos ventanas del navegador una al lado de la otra para que sea más fácil de seguir.

    Guía de aprendizaje en paralelo e interfaz de usuario

    Sugerencia: Si encuentra una visita guiada al completar esta guía de aprendizaje en la interfaz de usuario, pulse Quizás más tarde.

    Volver al principio

  • Registro en Cloud Pak for Data as a Service

    Debe registrarse en Cloud Pak for Data as a Service y suministrar los servicios necesarios para el caso de uso de integración de datos.

    • Si tiene una cuenta de Cloud Pak for Data as a Service existente, puede empezar con esta guía de aprendizaje. Si tiene una cuenta de plan Lite, sólo un usuario por cuenta puede ejecutar esta guía de aprendizaje.
    • Si todavía no tiene una cuenta de Cloud Pak for Data as a Service , regístrese.

    Verificar los servicios suministrados necesarios

    vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 01:06.

    Importante: El inventario de modelos sólo está disponible en la región de Dallas. Si es necesario, cambie a la región de Dallas antes de continuar.

    Siga estos pasos para verificar o suministrar los servicios necesarios:

    1. En Cloud Pak for Data, verifique que está en la región de Dallas. Si no es así, pulse el desplegable de región y, a continuación, seleccione Dallas.
      Cambiar región

    2. En el Cloud Pak for Data menú de navegación Menú de navegación, elija Servicios > Instancias de servicio.

    3. Utilice la lista desplegable Producto para determinar si existe una instancia de servicio de Watson Studio .

    4. Si necesita crear una instancia de servicio de Watson Studio, pulse Añadir servicio.

    5. Seleccione Watson Studio.

      1. Para la región, seleccione Dallas.

      2. Seleccione el plan Lite.

      3. Pulse Crear.

    6. Repita estos pasos para verificar o suministrar los siguientes servicios adicionales:

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

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra las instancias de servicio suministradas:

    Servicio de suministro

    Crear el proyecto de ejemplo

    vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 01:45.

    1. Acceda al proyecto de ejemplo de gobierno de IA en el concentrador de recursos.

    2. Pulse Crear proyecto.

    3. Si se le solicita que asocie el proyecto a una instancia de Cloud Object Storage, seleccione una instancia de Cloud Object Storage de la lista.

    4. Pulse Crear.

    5. Espere a que finalice la importación del proyecto y, a continuación, pulse Ver proyecto nuevo para verificar que el proyecto y los activos se han creado correctamente.

    6. Pulse la pestaña Activos para ver los activos en el proyecto de ejemplo.

    Nota: Es posible que vea una visita guiada que muestra las guías de aprendizaje que se incluyen con este caso de uso. Los enlaces de la visita guiada abrirán estas instrucciones del tutorial.

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra el proyecto de ejemplo. Ahora está preparado para iniciar la guía de aprendizaje.

    Proyecto de ejemplo


    Volver al principio


  • vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 02:35.

    Puede realizar un seguimiento de los modelos añadiendo casos de uso de modelo a un catálogo. Con el plan Lite IBM Knowledge Catalog , puede crear dos catálogos. Siga estos pasos para ver si ya tiene un catálogo y, si no es así, para crear un catálogo para almacenar el caso de uso del modelo:

    1. En el menú de navegación Cloud Pak for Data Menú de navegación, elija Catálogos > Ver todos los catálogos.

    2. Si ve un catálogo en la página Catálogos , puede saltar a la Tarea 2: Crear el caso de uso del modelo en el inventario del modelo. De lo contrario, siga estos pasos para crear un catálogo nuevo:

      1. Pulse Nuevo catálogo.

      2. Para el Nombre, copie y pegue el nombre de catálogo exactamente como se muestra sin espacios iniciales ni finales:

        Mortgage Approval Catalog
        
      3. Si se le solicita que asocie el catálogo a una instancia de Cloud Object Storage, seleccione un Cloud Object Storage de la lista.

      4. Seleccione Imponer reglas de protección de datos, confirme la selección y acepte los valores predeterminados para los otros campos.

      5. Pulse Crear.

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra el catálogo. Ahora está preparado para crear el caso de uso de modelo que está almacenado en el catálogo.

    Catálogo de aprobación de hipoteca


    Volver al principio


  • vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 3:08.

    Para este tipo de proyecto, es mejor crear el caso de uso de modelo cuando se inicia un proyecto. Un caso de uso de modelo puede hacer referencia a varios modelos de aprendizaje automático que puede utilizar para resolver problemas empresariales. A continuación, los ingenieros de datos y los evaluadores de modelos pueden añadir modelos al caso de uso del modelo y realizar un seguimiento del modelo a medida que avanza por su ciclo de vida. Siga estos pasos para crear el caso de uso del modelo:

    Sugerencia: Si esta es la primera vez que accede al inventario del modelo, verá una visita guiada preguntando si desea configurar el gobierno del modelo. Por ahora, pulse Quizás más tarde.
    1. En el Cloud Pak for Data menú de navegación Menú de navegación, elija Catálogos > Inventario de modelos.

    2. Pulse Nuevo caso de uso de modelo.

    3. Para el Nombre de caso de uso de modelo, copie y pegue el nombre exactamente como se muestra sin espacios iniciales ni finales:

      Mortgage Approval Model Use Case
      
    4. Para la Descripción, copie y pegue el texto siguiente:

      This model use case is for the Mortgage approval model at Golden Bank
      
    5. Si tiene más de un catálogo, verá un campo Catálogo . Seleccione Catálogo de aprobación de hipotecas o un catálogo existente diferente.

    6. Pulse Guardar.

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra el caso de uso del modelo. El caso de uso del modelo está ahora listo para que los ingenieros de datos y los evaluadores de modelos añadan modelos y realicen un seguimiento de los modelos a medida que avanzan en su ciclo de vida. La tarea siguiente es ejecutar el cuaderno para crear el modelo.

    Caso de uso de modelo de aprobación de hipoteca


    Volver al principio


  • vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 03:50.

    Ahora está preparado para ejecutar el primer cuaderno incluido en el proyecto de ejemplo. El cuaderno incluye el código para:

    • Configure las AI Factsheets utilizadas para realizar un seguimiento del ciclo de vida del modelo.
    • Cargue los datos de entrenamiento, que se almacenan en la conexión de Db2 Warehouse en el proyecto de ejemplo.
    • Especifique las columnas objetivo, categóricas y numéricas junto con los umbrales utilizados para crear el modelo.
    • Cree interconexiones de datos.
    • Cree modelos de aprendizaje automático.
    • Ver los resultados del modelo.
    • Guarde el modelo.

    Siga estos pasos para ejecutar el cuaderno incluido en el proyecto de ejemplo. Tómese un tiempo para leer los comentarios en el cuaderno, que explican el código en cada celda.

    1. En el menú de navegación Cloud Pak for Data Menú de navegación, seleccione Proyectos > Ver todos los proyectos.

    2. Pulse el nombre del proyecto de gobierno de IA .

    3. Pulse la pestaña Activos y, a continuación, vaya a Cuadernos.
      Navegación izquierda

    4. Abra el cuaderno 1-model-training-with-factsheets.

    5. Puesto que el cuaderno está en modalidad de sólo lectura, pulse el icono Editar Icono Editar para colocar el cuaderno en modalidad de edición.

    6. Cuando importa un proyecto desde el concentrador de recursos, la primera celda del cuaderno contiene la señal de acceso del proyecto. Si este cuaderno no contiene una primera celda con una señal de acceso de proyecto, debe generar la señal. En el menú Más, seleccione Insertar señal de proyecto. Esta acción inserta una celda nueva como la primera celda del cuaderno que contiene la señal de proyecto.

    7. En la sección Proporcionar la clave de API de IBM Cloud , debe pasar sus credenciales a la API de Watson Machine Learning utilizando una clave de API. Si todavía no tiene una clave de API guardada, siga estos pasos para crear una clave de API.
      vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 04:44.

      1. Acceda a la página de claves de API de la consola deIBM Cloud.

      2. Pulse Crear una clave de API de IBM Cloud. Si tiene alguna clave de API existente, el botón se puede etiquetar como Crear.

      3. Escriba un nombre y una descripción.

      4. Pulse Crear.

      5. Copie la clave de API.

      6. Descargue la clave de API para su uso futuro.

      7. Vuelva al cuaderno y pegue la clave de API en el campo ibmcloud_api_key .

    8. Pulse Celda > Ejecutar todo para ejecutar todas las celdas del cuaderno. De forma alternativa, puede ejecutar el cuaderno celda por celda si desea explorar cada celda y su salida.

    9. El cuaderno tarda de 1 a 3 minutos en completarse. Puede supervisar el progreso celda por celda, observando el asterisco "En [*]" cambiando a un número, por ejemplo, "En [1]".

    10. Si encuentra algún error durante la ejecución del cuaderno, pruebe estas sugerencias:

      • Pulse Kernel > Reiniciar y borrar salida para reiniciar el kernel y, a continuación, vuelva a ejecutar el cuaderno.
      • Verifique que ha creado el caso de uso del modelo copiando y pegando el nombre de artefacto especificado exactamente sin espacios iniciales o finales.

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra el cuaderno cuando la ejecución se ha completado. El cuaderno ha guardado el modelo en el proyecto, por lo que ahora está preparado para verlo y añadirlo al inventario del modelo.

    Ejecución de cuaderno completada


    Volver al principio


  • vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 06:16.

    Después de ejecutar todas las celdas en el cuaderno, siga estos pasos para ver la hoja de datos del modelo en el proyecto y, a continuación, asocie dicho modelo con un caso de uso de modelo en el inventario de modelos:

    1. Pulse el nombre del proyecto Gobierno de IA en la pista de navegación.
      Ruta de navegación

    2. Pulse la pestaña Activos y, a continuación, vaya a Modelos.

    3. Pulse el nombre de activo Modelo de predicción de aprobación de hipoteca que ha creado anteriormente para abrir el modelo.

    4. Revise la hoja de datos de IA para su modelo. Las AI Factsheets capturan metadatos de modelo en todo el ciclo de vida de desarrollo del modelo, facilitando la posterior validación empresarial o regulación externa. AI Factsheets permite a los validadores y aprobadores de modelos obtener una vista precisa y siempre actualizada de los detalles del ciclo de vida del modelo.
      En la última tarea, ha ejecutado un cuaderno que contiene el código de cliente Python de AI Factsheets en el cuaderno que ha capturado los metadatos de entrenamiento. Desplácese a las secciones Métricas de entrenamiento y Etiquetas de entrenamiento para revisar los metadatos de entrenamiento capturados.
      Punto de comprobación La imagen siguiente muestra la hoja de datos de IA para el modelo:

      Hoja de datos de IA del modelo

    5. Desplácese hacia arriba en la página del modelo y pulse Rastrear este modelo.

      1. En la lista de casos de uso de modelo, seleccione Caso de uso de modelo de aprobación de hipotecay pulse Siguiente.

      2. Seleccione Método predeterminadoy pulse Siguiente.

      3. Seleccione Experimentaly pulse Realizar seguimiento del modelo.

    6. De nuevo en la página de modelo, pulse Abrir en inventario de modelo.

    7. En la página de caso de uso de modelo, pulse la pestaña Activo .

    8. En Seguimiento de modelos, puede ver que AI Factsheets rastrea los modelos durante su ciclo de vida.Este modelo todavía está en la etapa de Desarrollo ya que todavía no se ha desplegado.

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra el caso de uso del modelo con el modelo en la fase de desarrollo. Ahora que ha revisado metadatos como, por ejemplo, el origen de datos de entrenamiento, las métricas de entrenamiento y el esquema de entrada que se ha capturado en la hoja de datos de IA, está preparado para desplegar el modelo.

    Caso de uso de modelo en fase de desarrollo


    Volver al principio


  • Para poder desplegar el modelo, debe promocionarlo a un nuevo espacio de despliegue. Los espacios de despliegue le ayudan a organizar recursos de soporte como, por ejemplo, datos de entrada y entornos; a desplegar modelos o funciones para generar predicciones o soluciones; y a ver o editar detalles de despliegue.

    Promocionar el modelo a un espacio de despliegue

    vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo que empieza en 07:28.

    Siga estos pasos para promocionar el modelo a un nuevo espacio de despliegue:

    1. En el caso de uso del modelo, en la fase Desarrollar , pulse Modelo de predicción de aprobación de hipoteca.

    2. Pulse Abrir en proyecto para abrir el modelo en el proyecto de gobierno de IA.

    3. En la página del modelo, pulse Promocionar al espacio de despliegue.

    4. Para Espacio de destino, seleccione Crear un nuevo espacio de despliegue.

      1. Para el nombre del espacio de despliegue, copie y pegue el nombre exactamente como se muestra sin espacios iniciales o finales:

        Golden Bank Preproduction Space
        
      2. Seleccione un servicio de almacenamiento de la lista.

      3. Seleccione el servicio de aprendizaje automático suministrado en la lista.

      4. Pulse Crear.

      5. Pulse Cerrar.

    5. Para el Espacio de destino, asegúrese de que Golden Bank Preproduction Space está seleccionado.

    6. Marque la opción Ir al modelo en el espacio después de promocionarlo.

    7. Haga clic en Promover.

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra el modelo en el espacio de despliegue. Ahora está preparado para crear un despliegue de modelo.

    Modelo en espacio de despliegue

    Crear un despliegue en línea para el modelo

    vídeo tutorial de vista previa Para obtener una vista previa de esta tarea, vea el vídeo a partir de 08:33.

    Siga estos pasos para crear un despliegue en línea para el modelo:

    1. Cuando se abra el espacio de despliegue, pulse Nuevo despliegue.

      1. Para Tipo de despliegue, seleccione En línea.

      2. Para el Nombre, copie y pegue el nombre de despliegue exactamente como se muestra sin espacios iniciales ni finales:

        Mortgage Approval Model Deployment
        
      3. Para el Nombre de servicio, puede especificar un nombre descriptivo para utilizarlo en lugar del ID de despliegue que le ayudará a identificar este despliegue rápidamente. Copie y pegue el nombre de servicio sin espacios iniciales ni finales. Se valida que el nombre sea exclusivo por región. Si este nombre de servicio ya existe, añada un número (o cualquier carácter exclusivo) al final del nombre de servicio.

        mortgage_approval_service
        
      4. Pulse Crear.

    2. El despliegue del modelo puede tardar varios minutos en completarse. Cuando el modelo se despliegue correctamente, vuelva al inventario del modelo; en el menú de navegación Menú de navegación, seleccione Catálogos > Inventario del modelo.

    3. Para el Caso de uso de modelo de aprobación de hipoteca, pulse Ver detalles.

    4. Pulse la pestaña Activo. En Seguimiento de modelos, puede ver que el modelo está ahora en la etapa Prueba .

    Icono de punto de comprobación Compruebe el progreso

    La imagen siguiente muestra el caso de uso del modelo con el modelo en la fase de despliegue. El modelo ya está listo para que lo evalúe en Watson OpenScale.

    Caso de uso de modelo en fase de despliegue


    Volver al principio

Como experto en datos de Golden Bank, ha creado un modelo de aprobación de hipotecas ejecutando un Jupyter Notebook que ha creado el modelo y ha capturado automáticamente los metadatos para realizar un seguimiento del modelo en una hoja de datos de IA. A continuación, ha promocionado el modelo a un espacio de despliegue y ha desplegado el modelo.

Próximos pasos

Ahora está preparado para validar y supervisar el modelo de aprendizaje de la máquina desplegado para asegurarse de que funciona de forma precisa y justa. Para esta tarea, utilizará Watson OpenScale. Consulte la guía de aprendizaje Probar y validar el modelo.

Más información

Ver vídeo Vea cómo utilizar IBM OpenPages para gestionar el modelo a través de su ciclo de vida.

Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.

Tema padre: Guías de aprendizaje de casos de uso

Búsqueda y respuesta de IA generativa
Estas respuestas las genera un modelo de lenguaje grande en watsonx.ai que se basa en el contenido de la documentación del producto. Más información