이 학습서는 두 개의 학습서 시리즈 중 첫 번째입니다. AI 통제 유스 케이스를 사용하여 모델을 빌드, 배치 및 추적하려면 이 학습서를 사용하십시오. 목표는 모델을 훈련하여 모기지에 적합한 지원자를 예측한 후 평가를 위해 모델을 배치하는 것입니다. 모델 히스토리를 문서화하고 성능에 대한 설명을 생성하기 위해 모델에 대한 추적을 설정해야 합니다.
이 학습서의 내용은 골든 뱅크가 온라인 애플리케이션을 위한 저금리 모기지 갱신을 제공하여 사업을 확장하기를 원한다는 것입니다. 온라인 애플리케이션은 은행의 고객 범위를 확장하고 은행의 애플리케이션 처리 비용을 줄일 수 있습니다. 골든 뱅크의 데이터 과학자로서 예측할 수 없는 위험을 피하고 모든 신청자를 공정하게 처리하는 모기지 승인 모델을 작성해야 합니다. Jupyter 노트북을 실행하여 모델을 빌드하고 AI 팩트시트에서 모델을 추적하는 메타데이터를 자동으로 캡처합니다.
다음 애니메이션 이미지는 Watson OpenScale 을 사용하여 배치된 모델에 대한 모니터를 구성하고 평가하여 모델이 정확하고 모든 신청자를 공정하게 처리하도록 하는 두 번째 튜토리얼의 마지막에 수행할 작업에 대한 빠른 미리보기를 제공합니다. 더 큰 이미지를 보려면 이미지를 클릭하십시오.
튜토리얼 미리보기
이 학습서에서는 다음 태스크를 완료합니다.
- 전제조건을 설정하십시오.
- 태스크 1: 모델에 대한 추적 설정
- 태스크 2: AI 유스 케이스 작성
- 태스크 3: 노트북을 실행하여 모델을 작성하십시오.
- 태스크 4: 모델의 시트를 보고 AI 유스 케이스와 연관시키십시오.
- 태스크 5: 모델 배치
비디오를 시청하면 이 학습서의 단계를 미리 볼 수 있습니다.
이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.
이 학습을 완료하기 위한 팁
다음은 이 학습서를 성공적으로 완료하기 위한 몇 가지 팁입니다.
비디오 사진 사용
다음 애니메이션 이미지는 비디오 픽처 인 픽처 및 목차 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다.
커뮤니티에서 도움 받기
이 튜토리얼에 도움이 필요하면 Cloud Pak for Data 커뮤니티 토론 포럼에서 질문하거나 답변을 찾을 수 있습니다.
브라우저 창 설정
이 튜토리얼을 완료하는 최적의 경험을 위해 한 브라우저 창에서 Cloud Pak for Data 를 열고 두 애플리케이션 간에 쉽게 전환할 수 있도록 다른 브라우저 창에서 이 튜토리얼 페이지를 열어 두십시오. 따라하기 쉽도록 두 개의 브라우저 창을 나란히 배열하는 것을 고려하십시오.
전제조건 설정
Cloud Pak for Data as a Service 가입
Cloud Pak for Data as a Service 에 등록하고 데이터 통합 유스 케이스에 필요한 서비스를 프로비저닝해야 합니다.
- 기존 Cloud Pak for Data as a Service 계정이 있는 경우 이 튜토리얼을 시작할 수 있습니다. Lite 플랜 계정이 있는 경우에는 계정당 한 명의 사용자만 이 학습서를 실행할 수 있습니다.
- Cloud Pak for Data as a Service 계정이 아직 없는 경우 등록하십시오.
필요한 프로비저닝된 서비스 확인
이 작업을 미리 보려면 01:06부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
필요한 서비스를 확인하거나 프로비저닝하려면 다음 단계를 수행하십시오.
Cloud Pak for Data에서 댈러스 지역에 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 지역 드롭다운을 클릭한 다음 달라스(Dallas)를 선택합니다.
'탐색 메뉴 ' '에서 서비스 > 서비스 인스턴스를 선택합니다.
제품 드롭다운 목록을 사용하여 기존 watsonx.ai Studio 서비스 인스턴스가 있는지 확인합니다.
watsonx.ai Studio 서비스 인스턴스를 만들어야 하는 경우 서비스 추가를 클릭합니다.
watsonx.ai Studio를 선택합니다.
지역에 대해 댈러스를 선택하십시오.
Lite 플랜을 선택하십시오.
작성을 클릭하십시오.
다음과 같은 추가 서비스를 확인하거나 프로비저닝하려면 다음 단계를 반복하십시오.
- watsonx.ai 런타임
- IBM Knowledge Catalog
- Cloud Object Storage
이러한 서비스에 대한 관리자 또는 관리자 액세스 권한이 필요합니다. 자세한 정보는 사용자 및 액세스 관리를 참조하십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 프로비저닝된 서비스 인스턴스를 표시합니다.
샘플 프로젝트 작성
이 작업을 미리 보려면 01:45부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
리소스 허브에서 AI 거버넌스 샘플 프로젝트에 액세스하세요.
프로젝트 작성을 클릭하십시오.
프로젝트를 Cloud Object Storage 인스턴스에 연관시키도록 프롬프트가 표시되면 목록에서 Cloud Object Storage 인스턴스를 선택하십시오.
작성을 클릭하십시오.
프로젝트 가져오기가 완료될 때까지 기다린 후 새 프로젝트 보기 를 클릭하여 프로젝트 및 자산이 성공적으로 작성되었는지 확인하십시오.
자산 탭을 클릭하여 샘플 프로젝트의 자산을 보십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 샘플 프로젝트를 표시합니다. 이제 학습서를 시작할 준비가 되었습니다.
태스크 1: 모델에 대한 추적 설정
이 작업을 미리 보려면 02:35부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
카탈로그에 AI 유스 케이스를 추가하여 모델을 추적합니다. IBM Knowledge Catalog Lite 플랜을 사용하여 두 개의 카탈로그를 작성할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 이미 카탈로그가 있는지 확인하고 없는 경우 AI 유스 케이스를 저장할 카탈로그를 작성하십시오. 카탈로그 및 AI 유스 케이스를 작성하려면 적절한 역할 및 권한을 지정해야 합니다. IBM Knowledge Catalog 및 watsonx.ai Studio의 사용자 역할 및 권한을 참조하세요.
탐색 메뉴 ' 에서 카탈로그 > 모든 카탈로그 보기를 선택합니다.
카탈로그 페이지에 카탈로그가 표시되면 태스크 2: AI 유스 케이스 작성으로 건너뛸 수 있습니다. 그렇지 않으면 다음 단계를 수행하여 새 카탈로그를 작성하십시오.
새 카탈로그를 클릭하십시오.
이름의 경우, 앞이나 뒤에 공백 없이 표시된 대로 정확하게 카탈로그 이름을 복사하여 붙여넣으십시오.
Mortgage Approval Catalog
카탈로그를 Cloud Object Storage 인스턴스에 연관시키도록 프롬프트되면 목록에서 Cloud Object Storage를 선택하십시오.
데이터 보호 규칙 적용을 선택하고 선택사항을 확인한 후 다른 필드의 기본값을 승인하십시오.
작성을 클릭하십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 카탈로그를 표시합니다. 이제 카탈로그에 저장된 AI 유스 케이스를 작성할 준비가 되었습니다.
태스크 2: AI 유스 케이스 작성
이 작업을 미리 보려면 3:08부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
이 유형의 프로젝트의 경우 프로젝트가 시작될 때 AI 유스 케이스를 작성하는 것이 가장 좋습니다. AI 유스 케이스는 비즈니스 문제점을 해결하는 데 사용할 수 있는 여러 기계 학습 모델을 참조할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 엔지니어 및 모델 평가자는 AI 유스 케이스에 모델을 추가하고 라이프사이클을 통해 진행되는 모델을 추적할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 AI 유스 케이스를 작성하십시오.
작업 2a: 사용 사례 만들기
탐색 메뉴 ' 에서 카탈로그 > AI 사용 사례를 선택합니다.
새 AI 유스 케이스를 클릭하십시오.
이름의 경우, 앞뒤 공백 없이 표시된 대로 정확하게 이름을 복사하여 붙여넣으십시오.
Mortgage Approval Model Use Case
설명의 경우 다음 텍스트를 복사하여 붙여넣으십시오.
This model use case is for the Mortgage approval model at Golden Bank
재고/카탈로그 필드에 대해 모기지 승인 카탈로그 또는 다른 기존 카탈로그를 선택하십시오.
작성을 클릭하십시오.
작업 2b: 작업 공간을 사용 사례와 연결하기
개발 단계에 샘플 프로젝트를 사용합니다. 모델을 배포하려면 먼저 검증 단계에서 모델을 배포 공간으로 승격해야 합니다. 배치 영역은 입력 데이터 및 환경과 같은 지원 자원을 구성하고, 예측 또는 솔루션을 생성하기 위해 모델 또는 기능을 배치하고, 배치 세부사항을 보거나 편집하는 데 도움을 줍니다.
다음 단계에 따라 워크스페이스를 이 사용 사례와 연결하세요:
연결된 워크스페이스 섹션으로 스크롤합니다.
개발 단계에서 워크스페이스 연결를 클릭합니다.
AI 거버넌스 프로젝트를 선택합니다.
저장 을 클릭하십시오.
검증 단계에서 워크스페이스 연결를 클릭합니다.
새 공간를 클릭합니다.
배포 공간 이름의 경우 앞뒤 공백 없이 표시된 대로 정확하게 복사하여 붙여넣습니다:
Golden Bank Preproduction Space
배포 단계에서 테스트를 선택합니다.
목록에서 스토리지 서비스를 선택하십시오.
목록에서 프로비저닝된 기계 학습 서비스를 선택하십시오.
작성을 클릭하십시오.
닫기를 클릭하십시오.
목록에서 골든뱅크 사전 제작 공간를 선택합니다.
저장 을 클릭하십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 AI 유스 케이스를 표시합니다. 이제 데이터 엔지니어 및 모델 평가자가 라이프사이클을 통해 진행되는 모델을 추가하고 추적할 수 있도록 AI 유스 케이스가 준비되었습니다. 다음 태스크는 노트북을 실행하여 모델을 작성하는 것입니다.
태스크 3: 노트북을 실행하여 모델 작성
이 작업을 미리 보려면 03:50부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
이제 샘플 프로젝트에 포함된 첫 번째 노트북을 실행할 준비가 되었습니다. 노트북에는 다음과 같은 코드가 포함되어 있습니다.
- 모델의 라이프사이클을 추적하는 데 사용되는 AI Factsheets 를 설정하십시오.
- 샘플 프로젝트의 Db2 Warehouse 연결에 저장된 훈련 데이터를 로드하십시오.
- 모델을 작성하는 데 사용되는 임계값과 함께 대상, 범주형 및 숫자 열을 지정하십시오.
- 데이터 파이프라인을 빌드합니다.
- 기계 학습 모델을 빌드합니다.
- 모델 결과를 봅니다.
- 모델을 저장하십시오.
다음 단계에 따라 샘플 프로젝트에 포함된 노트북을 실행하십시오. 각 셀의 코드를 설명하는 노트북의 주석을 읽을 에서 방법니다하 이 작업을 수행하십시오.
탐색 메뉴 ' 에서 프로젝트 > 모든 프로젝트 보기를 선택합니다.
AI 통제 프로젝트 이름을 클릭하십시오.
자산 탭을 클릭한 다음 노트북으로 이동합니다.
' '1-model-training-with-factsheets 노트북을 여십시오.
노트북이 읽기 전용 모드이므로 편집 아이콘 ' '을 클릭해 노트북을 편집 모드로 전환합니다.
자원 허브에서 프로젝트를 가져올 때 노트북의 첫 번째 셀에 프로젝트 액세스 토큰이 포함됩니다. 이 노트북에 프로젝트 액세스 토큰이 있는 첫 번째 셀이 없는 경우 토큰을 생성해야 합니다. 더 많은 메뉴에서 프로젝트 토큰 삽입을 선택하십시오. 이 조치는 새 셀을 프로젝트 토큰을 포함하는 노트북의 첫 번째 셀로 삽입합니다.
IBM Cloud API 키 제공 섹션에서 API 키를 사용하여 watsonx.ai 런타임 API에 자격 증명을 전달해야 합니다. 아직 저장된 API 키가 없는 경우에는 다음 단계를 수행하여 API 키를 작성합니다.
이 작업을 미리 보려면 04:44부터 시작하는 동영상을 시청하세요.IBM Cloud 콘솔 API 키 페이지에 액세스합니다.
IBM Cloud API 키 작성을 클릭하십시오. 기존 API키가 있는 경우 단추에 작성이라는 레이블이 붙을 수 있습니다.
이름 및 설명을 입력하십시오.
작성을 클릭하십시오.
복사 API 키입니다.
나중에 사용할 수 있도록 API 키를 다운로드하십시오.
노트북으로 돌아가서 ibmcloud_api_key 필드에 API키를 붙여넣으십시오.
셀 > 모두 실행 을 눌러 노트북의 모든 셀을 실행하십시오. 또는 각 셀 및 해당 출력을 탐색하려는 경우 노트북 셀을 셀별로 실행할 수 있습니다.
노트북을 완료하는 데 1-3분이 소요됩니다. 숫자로 변경되는 별표 "In [
*
]" (예: "In [1
]") 를 확인하여 셀별로 진행 셀을 모니터할 수 있습니다.노트북 실행 중에 오류가 발생하면 다음 팁을 시도하십시오.
- 커널 > 다시 시작 및 출력 지우기 를 눌러 커널을 다시 시작한 후 노트북을 다시 실행하십시오.
- 선행 또는 후행 공백 없이 지정된 아티팩트 이름을 정확하게 복사하고 붙여넣어 AI 유스 케이스를 작성했는지 확인하십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 실행이 완료될 때 노트북을 표시합니다. 노트북이 프로젝트에 모델을 저장했으므로 이제 모델을 보고 추적을 시작할 준비가 되었습니다.
태스크 4: 모델의 패싯 시트를 보고 이를 AI 유스 케이스와 연관
이 작업을 미리 보려면 06:16부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
노트북에서 모든 셀을 실행한 후 다음 단계에 따라 프로젝트에서 모델의 패시트를 보고 해당 모델을 AI 유스 케이스와 연관시키십시오.
탐색 트레일에서 AI 거버넌스 프로젝트 이름을 클릭합니다.
'자산 탭을 클릭한 후 모델로 이동하십시오.
이전에 작성한 모기지 승인 예측 모델 자산 이름을 클릭하여 모델을 여십시오.
모델에 대한 AI Factsheet를 검토하십시오. AI Factsheets 는 모델 개발 라이프사이클 전체에서 모델 메타데이터를 캡처하여 후속 엔터프라이즈 유효성 검증 또는 외부 규정을 용이하게 합니다. AI Factsheets 를 사용하면 모델 유효성 검증기 및 승인자가 모델 라이프사이클 세부사항의 정확하고 항상 최신 보기를 가져올 수 있습니다.
마지막 태스크에서 훈련 메타데이터를 캡처한 노트북의 AI Factsheets Python 클라이언트 코드를 포함하는 노트북을 실행했습니다. 훈련 메트릭 및 훈련 태그 섹션으로 스크롤하여 캡처된 훈련 메타데이터를 검토하십시오.
' 다음 이미지는 모델에 대한 AI 팩트시트를 보여줍니다:
'
''모델 페이지에서 위로 스크롤하고 AI 유스 케이스에서 추적을 클릭하십시오.
관련 AI 사용 사례는 모기지 승인 모델 사용 사례입니다.
기본 접근법을 선택하고 다음을 클릭하십시오.
실험을 선택하고 모델 추적을 클릭하십시오.
모델 페이지로 돌아와서 세부 정보 보기 아이콘 ' '을 클릭하여 AI 사용 사례를 엽니다.
AI 유스 케이스 페이지에서 라이프사이클 탭을 클릭하십시오.
기본 접근 방식에서 AI Factsheets 가 라이프사이클 동안 모델을 추적하는 것을 볼 수 있습니다. 이 모델은 아직 배치되지 않았으므로 여전히 개발 단계에 있습니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 개발 단계 (Phase) 에서 모델이 있는 AI 유스 케이스를 표시합니다. 이제 AI 패싯 시트에서 캡처된 훈련 데이터 소스, 훈련 메트릭 및 입력 스키마와 같은 메타데이터를 검토했으므로 모델을 배치할 준비가 되었습니다.
태스크 5: 모델 배치
모델을 배포하려면 먼저 모델을 배포 공간으로 승격해야 합니다. 배치 영역은 입력 데이터 및 환경과 같은 지원 자원을 구성하고, 예측 또는 솔루션을 생성하기 위해 모델 또는 기능을 배치하고, 배치 세부사항을 보거나 편집하는 데 도움을 줍니다.
모델을 배치 영역으로 승격
이 작업을 미리 보려면 07:28부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
모델을 새 배치 영역으로 승격하려면 다음 단계를 수행하십시오.
AI 유스 케이스의 개발 단계에서 모기지 승인 예측 모델을 클릭하십시오.
프로젝트에서 열기 를 클릭하여 AI 통제 프로젝트에서 모델을 여십시오.
모델 페이지에서 ' 배포 공간으로 승격 ' '를 클릭합니다.
대상 공간에서 골든뱅크 사전 제작 공간를 선택합니다.
이를 프로모션한 후에는 공간의 모델로 이동 옵션을 확인하십시오.
승격을 클릭하십시오.
진행 상황 확인
다음 이미지는 배치 영역의 모델을 표시합니다. 이제 모델 배치를 작성할 준비가 되었습니다.
모델에 대한 온라인 배치 작성
이 작업을 미리 보려면 08:33부터 시작하는 동영상을 시청하세요.
다음 단계에 따라 모델에 대한 온라인 배치를 작성하십시오.
배치 공간이 열리면 새 배치를 클릭하십시오.
배치 유형의 경우 온라인을 선택하십시오.
이름의 경우 배치 이름을 복사하여 앞이나 뒤에 공백 없이 표시된 대로 붙여넣으십시오.
Mortgage Approval Model Deployment
제공 이름의 경우, 이 배치를 신속하게 식별하는 데 도움이 되는 배치 ID 대신 사용할 구체적인 이름을 지정할 수 있습니다. 선행 또는 후행 공백 없이 제공 이름을 복사하여 붙여넣으십시오. 이름은 지역별로 고유하도록 유효성 검증됩니다. 이 서비스 이름이 이미 있는 경우, 서비스 이름의 끝에 숫자(또는 고유 문자)를 추가하십시오.
mortgage_approval_service
작성을 클릭하십시오.
모델 배치를 완료하는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 모델이 성공적으로 배포되면 모델 인벤토리로 돌아가 탐색 메뉴의 ' 에서 카탈로그 > AI 사용 사례를 선택합니다.
모기지 승인 모델 유스 케이스를 여십시오.
라이프사이클 탭을 클릭하십시오. 기본 접근 방식에서 이제 검증 단계에 모델과 함께 모델 배포가 표시되는 것을 볼 수 있습니다.
진행 상황 확인
다음 이미지는 배치 단계에서 모델을 사용하는 AI 유스 케이스를 표시합니다. 이제 모델을 Watson OpenScale에서 평가할 준비가 되었습니다.
Golden Bank의 데이터 과학자로서, 모델을 빌드하고 AI Factsheet에서 모델을 추적하기 위해 자동으로 메타데이터를 캡처한 Jupyter Notebook 을 실행하여 모기지 승인 모델을 작성했습니다. 그런 다음 모델을 배치 영역으로 승격하고 모델을 배치했습니다.
다음 단계
이제 배치된 머신 러닝 모델의 유효성을 검증하고 모니터하여 정확하고 공정하게 작동하는지 확인할 준비가 되었습니다. 이 태스크의 경우 Watson OpenScale을 사용합니다. 모델 테스트 및 검증 학습서를 참조하십시오.
자세한 정보
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