AI 거버넌스 튜토리얼: 모델 빌드 및 배치

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카탈로그에 모델 유스 케이스를 추가하여 모델을 추적합니다. IBM Knowledge Catalog Lite 플랜을 사용하여 두 개의 카탈로그를 작성할 수 있습니다. 다음 단계를 수행하여 이미 카탈로그가 있는지 확인하고 없는 경우 모델 유스 케이스를 저장할 카탈로그를 작성하십시오.

1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴 에서 카탈로그 > 모든 카탈로그 보기를 선택하십시오.

2. 카탈로그 페이지에 카탈로그가 표시되면 태스크 2: 모델 인벤토리에서 모델 유스 케이스 작성으로 건너뛸 수 있습니다. 그렇지 않으면 다음 단계를 수행하여 새 카탈로그를 작성하십시오.

   1. 새 카탈로그를 클릭하십시오.

   2. 이름의 경우, 앞이나 뒤에 공백 없이 표시된 대로 정확하게 카탈로그 이름을 복사하여 붙여넣으십시오.

      Mortgage Approval Catalog
      

   3. 카탈로그를 Cloud Object Storage 인스턴스에 연관시키도록 프롬프트되면 목록에서 Cloud Object Storage를 선택하십시오.

   4. 데이터 보호 규칙 적용을 선택하고 선택사항을 확인한 후 다른 필드의 기본값을 승인하십시오.

   5. 작성을 클릭하십시오.

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이 유형의 프로젝트의 경우 프로젝트가 시작될 때 모델 유스 케이스를 작성하는 것이 가장 좋습니다. 모델 유스 케이스는 비즈니스 문제점을 해결하는 데 사용할 수 있는 여러 기계 학습 모델을 참조할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 엔지니어 및 모델 평가자는 모델 유스 케이스에 모델을 추가하고 라이프사이클을 통해 진행되는 모델을 추적할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 모델 유스 케이스를 작성하십시오.

1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴 에서 카탈로그 > 모델 인벤토리를 선택하십시오.

2. 새 모델 유스 케이스를 클릭하십시오.

3. 모델 유스 케이스 이름의 경우 앞뒤 공백 없이 표시된 대로 정확하게 이름을 복사하여 붙여넣으십시오.

   Mortgage Approval Model Use Case
   

4. 설명의 경우 다음 텍스트를 복사하여 붙여넣으십시오.

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

5. 둘 이상의 카탈로그가 있는 경우 카탈로그 필드가 표시됩니다. 모기지 승인 카탈로그 또는 다른 기존 카탈로그를 선택하십시오.

6. 저장 을 클릭하십시오.

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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.

1. Cloud Pak for Data 탐색 메뉴 에서 프로젝트 > 모든 프로젝트 보기를 선택하십시오.

2. AI 통제 프로젝트 이름을 클릭하십시오.

3. 자산 탭을 클릭한 후 노트북으로 이동하십시오.
   

4. 1-model-training-with-factsheets 노트북을 여십시오.

5. 노트북이 읽기 전용 모드이므로 편집 아이콘 을 클릭하여 노트북을 편집 모드로 설정하십시오.

6. 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.

7. IBM Cloud API키 제공 섹션에서 API키를 사용하여 Watson Machine Learning API에 인증 정보를 전달해야 합니다. 아직 저장된 API 키가 없는 경우에는 다음 단계를 수행하여 API 키를 작성합니다.
   이 태스크를 미리 보려면 04:44에서 시작하는 비디오를 보십시오.

   1. IBM Cloud 콘솔 API키 페이지에 액세스하십시오.

   2. IBM Cloud API 키 작성을 클릭하십시오. 기존 API키가 있는 경우 단추에 작성이라는 레이블이 붙을 수 있습니다.

   3. 이름 및 설명을 입력하십시오.

   4. 작성을 클릭하십시오.

   5. 복사 API 키입니다.

   6. 나중에 사용할 수 있도록 API 키를 다운로드하십시오.

   7. 노트북으로 돌아가서 ibmcloud_api_key 필드에 API키를 붙여넣으십시오.

8. 셀 > 모두 실행 을 눌러 노트북의 모든 셀을 실행하십시오. 또는 각 셀 및 해당 출력을 탐색하려는 경우 노트북 셀을 셀별로 실행할 수 있습니다.

9. 노트북을 완료하는 데 1-3분이 소요됩니다. 숫자로 변경되는 별표 "In [*]" (예: "In [1]") 를 확인하여 셀별로 진행 셀을 모니터할 수 있습니다.

10. 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 모델 유스 케이스를 작성했는지 확인하십시오.

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노트북에서 모든 셀을 실행한 후 다음 단계에 따라 프로젝트에서 모델의 패시트를 본 후 해당 모델을 모델 인벤토리의 모델 유스 케이스와 연관시키십시오.

1. 탐색 추적에서 AI 통제 프로젝트 이름을 클릭하십시오.
   

2. 자산 탭을 클릭한 후 모델로 이동하십시오.

3. 이전에 작성한 모기지 승인 예측 모델 자산 이름을 클릭하여 모델을 여십시오.

4. 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 패싯 시트를 표시합니다.
   
   

5. 모델 페이지에서 위로 스크롤하고 이 모델 추적을 클릭하십시오.

   1. 모델 유스 케이스 목록에서 모기지 승인 모델 유스 케이스를 선택하고 다음을 클릭하십시오.

   2. 기본 접근법을 선택하고 다음을 클릭하십시오.

   3. 실험을 선택하고 모델 추적을 클릭하십시오.

6. 모델 페이지로 돌아가서 모델 인벤토리에서 열기를 클릭하십시오.

7. 모델 유스 케이스 페이지에서 자산 탭을 클릭하십시오.

8. 모델 추적에서 AI 팩트시트가 라이프사이클을 통해 모델을 추적하는 것을 확인할 수 있습니다.이 모델은 아직 배치되지 않았으므로 아직 개발 스테이지에 있습니다.

모델을 배치하기 전에 모델을 새 배치 영역으로 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.