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Esercitazione di governance AI: creazione e distribuzione di un modello

Esercitazione di governance AI: creazione e distribuzione di un modello

Questa esercitazione è la prima di una serie di due esercitazioni. Utilizza questa esercitazione per creare, distribuire e tracciare un modello con il caso d'uso di governance AI. Il tuo obiettivo è formare un modello per prevedere quali candidati si qualificano per i mutui e quindi distribuire il modello per la valutazione. È inoltre necessario impostare la traccia per il modello per documentare la cronologia del modello e generare una spiegazione per le sue prestazioni.

Avvio rapido: se non hai ancora creato il progetto di esempio per questa esercitazione, accedi al progetto di esempio di governance AI in Resource hub.

La storia per il tutorial è che Golden Bank vuole espandere il suo business offrendo rinnovi ipotecari a basso tasso per le applicazioni online. Le applicazioni online ampliano la portata dei clienti della banca e riducono i costi di elaborazione delle applicazioni. Come data scientist presso Golden Bank, è necessario creare un modello di approvazione del mutuo che eviti il rischio imprevisto e tratti in modo equo tutti i richiedenti. Si eseguirà un Jupyter Notebook per creare un modello e acquisire automaticamente i metadati che tracciano il modello in un Factsheet AI.

La seguente immagine animata fornisce una rapida anteprima di ciò che eseguirai entro la fine della seconda esercitazione in cui utilizzerai Watson OpenScale per configurare e valutare i monitor per il modello distribuito per garantire che il modello sia accurato e che tratti tutti i candidati in modo equo. Fare clic sull'immagine per visualizzare un'immagine più grande.

Immagine animata

Anteprima dell'esercitazione

In questa esercitazione, verranno completate le seguenti attività:

Guarda il video Guarda questo video per visualizzare un'anteprima dei passi in questa esercitazione.

Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività in questa documentazione.





Suggerimenti per completare questa esercitazioneDi seguito sono riportati alcuni suggerimenti per completare correttamente questa esercitazione.

Utilizzare il video immagine - in - immagine

Suggerimento: avviare il video, quindi, scorrendo l'esercitazione, il video passa alla modalità immagine - in - immagine. Chiudere il sommario video per la migliore esperienza con l'immagine in foto. È possibile utilizzare la modalità immagine - in - immagine in modo da poter seguire il video mentre si completano le attività in questa esercitazione. Fare clic sulla data / ora per ciascuna attività da seguire.

La seguente immagine animata mostra come utilizzare le funzioni di immagine video e indice:

Come usare l'immagine e i capitoli

Ottieni aiuto nella community

Se hai bisogno di aiuto con questa esercitazione, puoi fare una domanda o trovare una risposta nel forum di discussione della comunitàCloud Pak for Data.

Configurare le finestre del browser

Per un'esperienza ottimale durante il completamento di questa esercitazione, apri Cloud Pak for Data in una finestra del browser e tieni aperta questa pagina dell'esercitazione in un'altra finestra del browser per passare facilmente tra le due applicazioni. Prendi in considerazione la possibilità di organizzare le due finestre del browser fianco a fianco per renderle più semplici da seguire.

Esercitazione e IU affiancati

Suggerimento: se si incontra un tour guidato mentre si completa questa esercitazione nell'interfaccia utente, fare clic su Forse in seguito.



Imposta i requisiti

Registrati per Cloud Pak for Data as a Service

Devi registrarti per Cloud Pak for Data as a Service e fornire i servizi necessari per il caso di utilizzo dell'integrazione dei dati.

  • Se hai un account Cloud Pak for Data as a Service esistente, puoi iniziare con questa esercitazione. Se hai un account del piano Lite, solo un utente per account può eseguire questa esercitazione.
  • Se non hai ancora un account Cloud Pak for Data as a Service , allora registrati.

Verificare i servizi di cui è stato eseguito il provisioning necessari

video dell'esercitazione di anteprima Per visualizzare l'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 01:00.

Importante: gli inventari del modello e i casi di utilizzo AI sono disponibili solo nella regione Dallas. Se necessario, passare alla regione Dallas prima di continuare.

Attenersi alla seguente procedura per verificare o eseguire il provisioning dei servizi necessari:

  1. In Cloud Pak for Data, verifica di essere nella regione Dallas. In caso contrario, fai clic sull'elenco a discesa della regione e seleziona Dallas.
    Modifica regione

  2. Nel menu di navigazione Cloud Pak for Data Menu di navigazione, scegli Services> Service instances.

  3. Utilizzare l'elenco a discesa Prodotto per determinare se è presente un'istanza del servizio Watson Studio esistente.

  4. Se devi creare un'istanza del servizio Watson Studio , fai clic su Aggiungi servizio.

  5. Selezionare Watson Studio.

    1. Per la regione, seleziona Dallas.

    2. Seleziona il piano Lite.

    3. Fare clic su Crea.

  6. Ripetere questi passi per verificare o eseguire il provisioning dei seguenti servizi aggiuntivi:

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

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La seguente immagine mostra le istanze del servizio di cui è stato eseguito il provisioning:

Servizi con provisioning

Crea il progetto di esempio

video dell'esercitazione di anteprima Per visualizzare l'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 01:30.

  1. Accedere al progetto di esempio di governance AI in Resource hub.

  2. Fare clic su Crea progetto.

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

  4. Fare clic su Crea.

  5. Attendere il completamento dell'importazione del progetto, quindi fare clic su Visualizza nuovo progetto per verificare che il progetto e gli asset siano stati creati correttamente.

  6. Fare clic sulla scheda Asset per visualizzare gli asset nel progetto di esempio.

Nota: potresti visualizzare un tour guidato che mostra le esercitazioni incluse con questo caso d'uso. I link nel tour guidato apriranno queste istruzioni dell'esercitazione.

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La seguente immagine mostra il progetto di esempio. È ora possibile avviare l'esercitazione.

Progetto di esempio




Attività 1: configurare il tracciamento per il tuo modello

video dell'esercitazione di anteprima Per visualizzare l'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 catalogo. 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 Menu di navigazione, 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.

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La seguente immagine mostra il tuo catalogo. È ora possibile creare il caso di utilizzo AI memorizzato nel catalogo.

Catalogo approvazione mutuo




Attività 2: creare il caso di utilizzo AI

video dell'esercitazione di anteprima Per visualizzare l'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 3:00.

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:

Suggerimento: se questa è la prima volta che si accede ai casi di utilizzo AI, viene visualizzato un tour guidato in cui viene chiesto se si desidera configurare la governance del modello. Per ora, fare clic su Forse più tardi.
  1. Dal menu di navigazione Cloud Pak for Data Menu di navigazione, 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. Se hai più di un catalogo, vedi un campo Catalogo . Selezionare Catalogo approvazione mutuo o un catalogo esistente diverso.

  6. Fare clic su Salva.

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La seguente immagine mostra il tuo caso d'uso AI. Il caso di utilizzo AI è ora pronto per gli ingegneri dei dati e i valutatori di modelli per aggiungere modelli e tenere traccia dei modelli man mano che avanzano nel loro ciclo di vita. L'attività successiva consiste nell'eseguire il notebook per creare il modello.

Caso di utilizzo modello di approvazione mutuo




Attività 3: eseguire il notebook per creare il modello

video dell'esercitazione di anteprima 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 Menu di navigazione, 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.
    Barra di spostamento a sinistra

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

  5. Poiché il notebook è in modalità di sola lettura, fare clic sull'icona Modifica 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.
    video dell'esercitazione di anteprima Per visualizzare un'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.

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La seguente immagine mostra il notebook quando l'esecuzione è completa. Il notebook ha salvato il modello nel progetto, quindi è ora possibile visualizzare il modello e iniziare a tracciarlo.

Esecuzione blocco note completata




Attività 4: visualizzare il factsheet del modello e associarlo a un caso di utilizzo AI

video dell'esercitazione di anteprima 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.
    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.
    Checkpoint La seguente immagine mostra il foglio di factsheet AI per il modello:

    Scheda informativa AI del modello

  5. Scorri verso l'alto nella pagina del modello e fai clic su Traccia questo modello.

    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. Nella pagina del modello, fare clic su Apri nell'inventario del modello.

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

  8. In Traccia modello, è possibile vedere che i AI Factsheets tengono traccia dei modelli durante il loro ciclo di vita. Questo modello è ancora nella stage Develop poiché non è stato ancora distribuito.

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La seguente immagine mostra il caso di utilizzo AI con il modello in fase di sviluppo. Ora che hai esaminato i metadati come l'origine dati di addestramento, le metriche di addestramento e lo schema di input acquisito nel foglio di lavoro AI, sei pronto a distribuire il modello.

Caso di utilizzo AI nella fase di sviluppo




Attività 5: distribuzione del modello

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.

Promuovi il modello a uno spazio di distribuzione

video dell'esercitazione di anteprima Per visualizzare in anteprima questa attività, guardare il video a partire dalle 07:28.

Attenersi alla seguente procedura per promuovere il modello in un nuovo spazio di distribuzione:

  1. Dal caso di utilizzo AI, nella fase di Sviluppo , fare clic su Modello di previsione approvazione mutuo.

  2. Fare clic su Apri nel progetto per aprire il modello nel progetto di governance AI.

  3. Nella pagina del modello, fai clic sull'icona Promuovi allo spazio di distribuzione Promuovi nello spazio di distribuzione.

  4. Per Spazio di destinazione, selezionare Crea un nuovo spazio di distribuzione.

    1. Per il nome dello spazio di distribuzione, copiare e incollare il nome esattamente come mostrato senza spazi iniziali o finali:

      Golden Bank Preproduction Space
      
    2. Selezionare un servizio di storage dall'elenco.

    3. Selezionare il servizio di machine learning di cui è stato eseguito il provisioning dall'elenco.

    4. Fare clic su Crea.

    5. Fare clic su Chiudi.

  5. Per lo Spazio di destinazione, accertarsi che sia selezionato Spazio di preproduzione Golden Bank .

  6. Selezionare l'opzione Vai al modello nello spazio dopo averlo promosso .

  7. Fare clic su Promuovi.

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La seguente immagine mostra il modello nello spazio di distribuzione. Si è ora pronti a creare una distribuzione modello.

Modello nello spazio di distribuzione

Crea una distribuzione online per il modello

video dell'esercitazione di anteprima Per visualizzare un'anteprima di questa attività, guardare il video a partire dalle 08:33.

Attenersi alla seguente procedura per creare una distribuzione in linea per il modello:

  1. Quando viene aperto lo spazio di distribuzione, fare clic su Nuova distribuzione.

    1. Per il Tipo di distribuzione, selezionare Online.

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

      Mortgage Approval Model Deployment
      
    3. Per il Nome servizio, è possibile specificare un nome descrittivo da utilizzare al posto dell'ID distribuzione che consentirà di identificare rapidamente questa distribuzione. Copiare e incollare il nome di servizio senza spazi iniziali o finali. Il nome viene convalidato in modo che sia univoco per regione. Se questo nome di servizio esiste già, aggiungere un numero (o qualsiasi carattere univoco) alla fine del nome di servizio.

      mortgage_approval_service
      
    4. Fare clic su Crea.

  2. Il completamento della distribuzione del modello potrebbe richiedere diversi minuti. Quando il modello viene distribuito correttamente, tornare all'inventario del modello; dal Menu di navigazione Menu di navigazione, scegliere Cataloghi> Casi di utilizzo AI.

  3. Per il Casi di utilizzo del modello di approvazione del mutuo, fare clic su Visualizza dettagli.

  4. Fare clic sulla scheda Asset . In Traccia modello, puoi vedere che il modello è ora nella fase Test .

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La seguente immagine mostra il caso di utilizzo AI con il modello nella fase di distribuzione. Il tuo modello è ora pronto per essere valutato in Watson OpenScale.

Caso di utilizzo AI in fase di distribuzione



Come data scientist presso Golden Bank, hai creato un modello di approvazione del mutuo eseguendo un Jupyter Notebook che ha creato il modello e acquisito automaticamente i metadati per tenere traccia del modello in un factsheet AI. Hai quindi promosso il modello a uno spazio di distribuzione e distribuito il modello.


Passi successivi

Sei ora pronto a convalidare e monitorare il tuo modello di machine learning distribuito per assicurarti che stia funzionando in modo accurato ed equo. Per questa attività, si utilizzeranno Watson OpenScale. Vedi l'esercitazione Test e convalida del modello .

Ulteriori informazioni

Guarda il video Guarda come utilizzare IBM OpenPages per gestire il modello attraverso il ciclo di vita.

Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività in questa documentazione.

Argomento principale: Esercitazioni del caso d'uso

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