Esercitazione di governance AI: creazione e distribuzione di un modello

Per un'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 02:35.

I modelli vengono tracciati aggiungendo i casi di utilizzo AI a un catalogo. Con il piano IBM Knowledge Catalog Lite, è possibile creare due cataloghi. Attenersi a questa procedura per verificare se si dispone già di un catalogo e, in caso contrario, per creare un catalogo per memorizzare il caso di utilizzo AI. Sono necessari i ruoli e le autorizzazioni appropriati assegnati per creare i cataloghi e i casi di utilizzo AI. Fai riferimento a User roles and permissions for IBM Knowledge Catalog e Watson Studio.

1. Dal menu di navigazione Cloud Pak for Data , scegli Cataloghi> Visualizza tutti i cataloghi.

2. Se vedi un catalogo nella pagina Cataloghi , puoi passare a Attività 2: crea il caso di utilizzo AI. Altrimenti, attenersi alla seguente procedura per creare un nuovo catalogo:

   1. Fare clic su Nuovo catalogo.

   2. Per il Nome, copiare e incollare il nome del catalogo esattamente come mostrato senza spazi iniziali o finali:

      Mortgage Approval Catalog
      

   3. Se ti viene richiesto di associare il catalogo a un'istanza Cloud Object Storage , seleziona un Cloud Object Storage dall'elenco.

   4. Selezionare Applica regole di protezione dati, confermare la selezione e accettare i valori predefiniti per gli altri campi.

   5. Fare clic su Crea.

Per visualizzare l'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 3:08.

Per questo tipo di progetto, è meglio creare il caso di utilizzo AI quando inizia un progetto. Un caso di utilizzo AI può fare riferimento a più modelli di machine learning che è possibile utilizzare per risolvere problemi aziendali. Quindi, i data engineer e i valutatori del modello possono aggiungere modelli al caso di uso AI e tenere traccia del modello durante il suo ciclo di vita. Seguire questi passi per creare il caso di utilizzo AI:

1. Dal menu di navigazione Cloud Pak for Data , scegli Cataloghi> Casi di utilizzo AI.

2. Fare clic su Nuovo caso di utilizzo AI.

3. Per il Nome, copiare e incollare il nome esattamente come mostrato senza spazi iniziali o finali:

   Mortgage Approval Model Use Case
   

4. Per la Descrizione, copiare e incollare il seguente testo:

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

5. Per il campo Inventario / Catalogo , selezionare Catalogo approvazione mutuo o un catalogo esistente differente.

6. Fare clic su Crea.

Per visualizzare l'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 03:00.

Ora si è pronti per eseguire il primo notebook incluso nel progetto di esempio. Il notebook include il codice per:

• Impostare i AI Factsheets utilizzati per tracciare il ciclo di vita del modello.
• Caricare i dati di training, memorizzati nella connessione Db2 Warehouse nel progetto di esempio.
• Specificare le colonne obiettivo, categoriale e numerica insieme alle soglie utilizzate per creare il modello.
• Creare pipeline di dati.
• Crea modelli di machine learning.
• Visualizzare i risultati del modello.
• Salvare il modello.

Seguire questa procedura per eseguire il notebook incluso nel progetto di esempio. Prendere un po 'di tempo per leggere i commenti nel notebook, che spiegano il codice in ogni cella.

1. Dal menu di navigazione Cloud Pak for Data , scegli Progetti> Visualizza tutti i progetti.

2. Fai clic sul nome del progetto AI governance .

3. Fare clic sulla scheda Asset , quindi passare a Notebook.
   

4. Aprire il notebook 1 - model - training - with - factsheets .

5. Poiché il notebook è in modalità di sola lettura, fare clic sull'icona Modifica per posizionare il notebook in modalità di modifica.

6. Quando si importa un progetto dall'hub di risorse, la prima cella del notebook contiene il token di accesso al progetto. Se questo notebook non contiene una prima cella con un token di accesso al progetto, è necessario generare il token. Dal menu Altro , selezionare Inserisci token progetto. Questa azione inserisce una nuova cella come prima cella nel notebook contenente il token del progetto.

7. Nella sezione Fornisci la tua chiave API IBM Cloud , devi passare le credenziali all'API Watson Machine Learning utilizzando una chiave API. Se non disponi già di una chiave API salvata, attieniti a questa procedura per creare una chiave API.
   Per visualizzare l'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 04:44.

   1. Accedi alla pagina delle chiavi API della consoleIBM Cloud.

   2. Fai clic su Crea una chiave API IBM Cloud. Se hai delle chiavi API esistenti, il pulsante può essere etichettato come Crea.

   3. Immettere un nome e una descrizione.

   4. Fare clic su Crea.

   5. Copia la chiave API.

   6. Scarica la chiave API per un utilizzo futuro.

   7. Torna al notebook e incolla la chiave API nel campo ibmcloud_api_key .

8. Fare clic su Cella> Esegui tutto per eseguire tutte le celle nel notebook. In alternativa, è possibile eseguire il notebook cella per cella se si desidera esplorare ogni cella e il suo output.

9. Il completamento del notebook richiede da 1 a 3 minuti. È possibile monitorare l'avanzamento cella per cella, notando l'asterisco "In [*]" che cambia in un numero, ad esempio "In [1]".

10. Se si verificano degli errori durante l'esecuzione del notebook, provare i seguenti suggerimenti:

    • Fare clic su Kernel> Restart & Clear Output per riavviare il kernel, quindi eseguire nuovamente il notebook.
    • Verificare di aver creato il caso di utilizzo AI copiando e incollando il nome della risorsa utente specificato esattamente senza spazi iniziali o finali.

Per visualizzare un'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 06:16.

Dopo aver eseguito tutte le celle nel notebook, attenersi alla seguente procedura per visualizzare il factsheet del modello nel progetto e quindi associare tale modello a un caso di utilizzo AI:

1. Fare clic sul nome del progetto AI governance nella traccia di navigazione.
   

2. Fare clic sulla scheda Asset , quindi passare a Modelli.

3. Fare clic sul nome dell'asset Modello di previsione approvazione mutuo creato in precedenza per aprire il modello.

4. Esaminare il foglio di factsheet AI per il proprio modello. I AI Factsheets catturano i metadati del modello per tutto il ciclo di vita di sviluppo del modello, facilitando la successiva convalida aziendale o la regolamentazione esterna. I AI Factsheets consentono ai programmi di convalida dei modelli e ai responsabili dell'approvazione di ottenere una vista accurata e sempre aggiornata dei dettagli del ciclo di vita del modello.
   Nell'ultima attività, è stato eseguito un notebook contenente il codice client AI Factsheets Python nel notebook che ha acquisito i metadati di addestramento. Scorri fino alle sezioni Metriche di addestramento e Tag di addestramento per esaminare i metadati di addestramento acquisiti.
   La seguente immagine mostra il foglio di factsheet AI per il modello:
   
   

5. Scorri verso l'alto nella pagina del modello e fai clic su Track in AI use case.

   1. Dall'elenco di casi di utilizzo AI, selezionare Casi di utilizzo del modello di approvazione del mutuoe fare clic su Avanti.

   2. Selezionare Approccio predefinitoe fare clic su Avanti.

   3. Selezionare Sperimentalee fare clic su Traccia modello.

6. Tornare alla pagina del modello, fare clic sull'icona Visualizza dettagli per aprire il caso di utilizzo AI.

7. Nella pagina del caso di utilizzo AI, selezionare la scheda Ciclo di vita .

8. In Approccio predefinito, è possibile vedere che i AI Factsheets tengono traccia dei modelli nel loro ciclo di vita. Questo modello è ancora nella fase di Sviluppo poiché non è stato ancora distribuito.

Prima di poter distribuire il modello, è necessario promuovere il modello a un nuovo spazio di distribuzione. Gli spazi di distribuzione consentono di organizzare le risorse di supporto come i dati di input e gli ambienti, di distribuire modelli o funzioni per generare previsioni o soluzioni e di visualizzare o modificare i dettagli di distribuzione.