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.
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.
Vista previa de la guía de aprendizaje
En esta guía de aprendizaje, realizará estas tareas:
- Configure los requisitos previos.
- Tarea 1: Configurar el seguimiento para el modelo.
- Tarea 2: Crear un caso de uso de IA.
- Tarea 3: Ejecutar el cuaderno para crear el modelo.
- Tarea 4: Ver la hoja de datos del modelo y asociarla con un caso de uso de IA.
- Tarea 5: Desplegar el modelo.
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.
Sugerencias para completar esta guía de aprendizaje
Estas son algunas sugerencias para completar correctamente esta guía de aprendizaje.
Utilizar la imagen en imagen de vídeo
La siguiente imagen animada muestra cómo utilizar las características de imagen en imagen y tabla de contenido de vídeo:
Obtener ayuda en la comunidad
Si necesita ayuda con este tutorial, puede hacer una pregunta o encontrar una respuesta en el foro de debate 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.
Configurar los requisitos previos
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
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 01:06.
Siga estos pasos para verificar o suministrar los servicios necesarios:
En Cloud Pak for Data, verifique que está en la región de Dallas. Si no es así, haz clic en el menú desplegable de la región y selecciona Dallas.
En el menú de navegación '
, seleccione Servicios > Instancias de servicio.Utilice la lista desplegable Producto para determinar si existe una instancia del servicio watsonx.ai Studio.
Si necesitas crear una instancia de servicio de watsonx.ai Studio, haz clic en Añadir servicio.
Selecciona watsonx.ai Studio.
Para la región, seleccione Dallas.
Seleccione el plan Lite.
Pulse Crear.
Repita estos pasos para verificar o suministrar los siguientes servicios adicionales:
- tiempo de ejecución de watsonx.ai
- IBM Knowledge Catalog
- Cloud Object Storage
Necesita acceso de administrador o gestor para estos servicios. Para obtener más información, consulte Gestión de usuarios y acceso.
' Comprueba tu progreso
La imagen siguiente muestra las instancias de servicio suministradas:
Crear el proyecto de ejemplo
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 01:45.
Acceda al proyecto de ejemplo de gobernanza de la IA en el centro de recursos.
Pulse Crear proyecto.
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.
Pulse Crear.
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.
Pulse la pestaña Activos para ver los activos en el proyecto de ejemplo.
' Comprueba tu progreso
La imagen siguiente muestra el proyecto de ejemplo. Ahora está preparado para iniciar la guía de aprendizaje.
Tarea 1: Configurar el seguimiento para el modelo
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 02:35.
Puede realizar un seguimiento de los modelos añadiendo casos de uso de IA a un catálogo. Con el plan Lite de 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 de IA. Necesita los roles y permisos adecuados asignados para crear catálogos y casos de uso de IA. Consulte Roles y permisos de usuario para IBM Knowledge Catalog y watsonx.ai Studio.
En el menú Navegación '
, seleccione Catálogos > Ver todos los catálogos.Si ve un catálogo en la página Catálogos , puede saltar a la Tarea 2: Crear el caso de uso de IA. De lo contrario, siga estos pasos para crear un catálogo nuevo:
Pulse Nuevo catálogo.
Para el Nombre, copie y pegue el nombre de catálogo exactamente como se muestra sin espacios iniciales ni finales:
Mortgage Approval CatalogSi se le solicita que asocie el catálogo a una instancia de Cloud Object Storage, seleccione un Cloud Object Storage de la lista.
Seleccione Imponer reglas de protección de datos, confirme la selección y acepte los valores predeterminados para los otros campos.
Pulse Crear.
' Comprueba tu progreso
La imagen siguiente muestra el catálogo. Ahora está preparado para crear el caso de uso de IA que se almacena en el catálogo.
Tarea 2: Crear el caso de uso de IA
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo a partir del minuto 3:08.
Para este tipo de proyecto, es mejor crear el caso de uso de IA cuando se inicia un proyecto. Un caso de uso de IA 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 de IA y realizar un seguimiento del modelo a medida que avanza por su ciclo de vida. Siga estos pasos para crear el caso de uso de IA:
Tarea 2a: Crear el caso de uso
En el menú de navegación '
, seleccione Catálogos > Casos de uso de IA.Pulse Nuevo caso de uso de IA.
Para el Nombre, copie y pegue el nombre exactamente como se muestra sin espacios iniciales ni finales:
Mortgage Approval Model Use CasePara la Descripción, copie y pegue el texto siguiente:
This model use case is for the Mortgage approval model at Golden BankPara el campo Inventario/Catálogo , seleccione Catálogo de aprobación de hipoteca o un catálogo existente diferente.
Pulse Crear.
Tarea 2b: Asociar los espacios de trabajo con el caso de uso
Utilizará el proyecto de ejemplo para la fase Desarrollar. Antes de poder desplegar el modelo, es necesario promoverlo a un espacio de despliegue en la fase Validar. 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.
Siga estos pasos para asociar los espacios de trabajo a este caso de uso:
Desplácese hasta la sección Espacios de trabajo asociados.
En la fase Desarrollar, haga clic en Asociar espacio de trabajo.
Seleccione el proyecto Gobernanza de la IA.
Pulse Guardar.
En la fase Validar, haga clic en Asociar espacio de trabajo.
Haga clic en Nuevo espacio.
Para el nombre del espacio de despliegue, copie y pegue el nombre exactamente como se muestra sin espacios iniciales ni finales:
Golden Bank Preproduction SpacePara la etapa de despliegue, seleccione pruebas.
Seleccione un servicio de almacenamiento de la lista.
Seleccione el servicio de aprendizaje automático suministrado en la lista.
Pulse Crear.
Pulse Cerrar.
Seleccione el Espacio de preproducción Golden Bank de la lista.
Pulse Guardar.
' Comprueba tu progreso
La imagen siguiente muestra el caso de uso de IA. El caso de uso de IA ya está 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.
Tarea 3: Ejecutar el cuaderno para crear el modelo
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo a partir del minuto 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.
En el menú de navegación '
, seleccione Proyectos > Ver todos los proyectos.Pulse el nombre del proyecto de gobierno de IA .
Haga clic en la pestaña Activos y, a continuación, vaya a Cuadernos.
Abra el cuaderno 1-model-training-with-factsheets.
Como el cuaderno está en modo de sólo lectura, haz clic en el icono Editar '
para poner el cuaderno en modo de edición.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.
En la sección Proporcione su clave de API IBM Cloud, debe pasar sus credenciales a la API de tiempo de ejecución de watsonx.ai mediante una clave de API. Si todavía no tiene una clave de API guardada, siga estos pasos para crear una clave de API.
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 04:44.Pulse Crear una clave de API de IBM Cloud. Si tiene alguna clave de API existente, el botón se puede etiquetar como Crear.
Escriba un nombre y una descripción.
Pulse Crear.
Copie la clave de API.
Descargue la clave de API para su uso futuro.
Vuelva al cuaderno y pegue la clave de API en el campo ibmcloud_api_key .
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.
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]".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 de IA copiando y pegando el nombre de artefacto especificado exactamente sin espacios iniciales o finales.
' Comprueba tu 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 ver el modelo y empezar a rastrearlo.
Tarea 4: Ver la hoja de datos del modelo y asociarla con un caso de uso de IA
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 06:16.
Después de ejecutar todas las celdas del 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 IA:
Haga clic en el nombre del proyecto de gobernanza de la IA en la ruta de navegación.
Pulse la pestaña Activos y, a continuación, vaya a Modelos.
Pulse el nombre de activo Modelo de predicción de aprobación de hipoteca que ha creado anteriormente para abrir el modelo.
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. The following image shows the AI Factsheet for the model:
Desplácese hacia arriba en la página del modelo y pulse Seguimiento en caso de uso de IA.
Observa que el caso de uso de IA asociado es Caso de uso del modelo de aprobación de hipotecas.
Seleccione Método predeterminadoy pulse Siguiente.
Seleccione Experimentaly pulse Realizar seguimiento del modelo.
De vuelta en la página del modelo, haga clic en el icono Ver detalles '
para abrir el caso de uso AI.En la página de caso de uso de IA, pulse la pestaña Ciclo de vida .
En Método predeterminado, puede ver que las AI Factsheets realizan un seguimiento de los modelos a lo largo de su ciclo de vida. Este modelo todavía está en la etapa Desarrollo , ya que todavía no se ha desplegado.
' Comprueba tu progreso
La imagen siguiente muestra el caso de uso de IA 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.
Tarea 5: Desplegar el modelo
Antes de poder desplegar el modelo, es necesario promoverlo a un 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
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 07:28.
Siga estos pasos para promocionar el modelo a un nuevo espacio de despliegue:
En el caso de uso de IA, en la fase Desarrollo , pulse Modelo de predicción de aprobación de hipoteca.
Pulse Abrir en proyecto para abrir el modelo en el proyecto de gobierno de IA.
En la página del modelo, haga clic en Promover para desplegar el espacio '
.Para el Espacio de destino, seleccione Espacio de preproducción Golden Bank.
Marque la opción Ir al modelo en el espacio después de promocionarlo.
Haga clic en Promover.
' Comprueba tu progreso
La imagen siguiente muestra el modelo en el espacio de despliegue. Ahora está preparado para crear un despliegue de modelo.
Crear un despliegue en línea para el modelo
' Para previsualizar esta tarea, vea el vídeo que comienza en 08:33.
Siga estos pasos para crear un despliegue en línea para el modelo:
Cuando se abra el espacio de despliegue, pulse Nuevo despliegue.
Para Tipo de despliegue, seleccione En línea.
Para el Nombre, copie y pegue el nombre de despliegue exactamente como se muestra sin espacios iniciales ni finales:
Mortgage Approval Model DeploymentPara 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_servicePulse Crear.
El despliegue del modelo puede tardar varios minutos en completarse. Cuando el modelo se haya desplegado correctamente, vuelva al inventario de modelos; En el menú de navegación '
, seleccione Catálogos > Casos de uso AI.Abra el Caso de uso de modelo de aprobación de hipoteca.
Pulse la pestaña Ciclo de vida . En Enfoque por defecto, puede ver que la etapa Validación muestra ahora el despliegue del modelo además del modelo.
' Comprueba tu progreso
La imagen siguiente muestra el caso de uso de IA con el modelo en la fase de despliegue. El modelo ya está listo para que lo evalúe en Watson OpenScale.
Como experto en datos de Golden Bank, ha creado un modelo de aprobación de hipoteca ejecutando un Jupyter Notebook que ha creado el modelo y ha capturado automáticamente 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
Tema padre: Guías de aprendizaje de casos de uso