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

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 , 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.

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:

1. En el Cloud Pak for Data 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.

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 , 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.
   

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

5. Puesto que el cuaderno está en modalidad de sólo lectura, pulse el 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.
   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.

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.
   

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.
   La imagen siguiente muestra la hoja de datos de IA para el 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.

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.