Come posso registrarmi a Cloud Pak for Data as a Service?

Vai a Cloud Pak for Data as a Service.

Per gli URL in altre regioni, vedi Disponibilità regionale.

Posso provare gratuitamente Cloud Pak for Data as a Service ?

Sì, quando ti iscrivi a Cloud Pak for Data as a Service, esegui automaticamente il provisioning delle versioni Lite di alcuni dei servizi, che sono gratuiti. Molti servizi hanno piani Lite gratuiti. Vai a Cloud Pak for Data as a Service.

Come posso ottenere una versione gratuita di watsonx.ai Studio?

Se sei registrato per Cloud Pak for Data as a Service, nella home page, trova la sezione Quick start e fai clic su Crea e gestisci modelli ML. Quindi, fare clic su Provision watsonx.ai Studio. Se non viene visualizzata l'opzione di provisioning di watsonx.ai Studio, significa che è già stato effettuato il provisioning.

Puoi anche andare al catalogo dei servizi per eseguire il provisioning di un piano Lite. Aprire il menu di navigazione e selezionare Servizi > Catalogo dei servizi, quindi selezionare watsonx.ai Studio. Se non vedi il pulsante Crea per creare un piano Lite, hai già un piano Lite.

È possibile fornire un solo piano Lite di watsonx.ai Studio. Vedere i piani di studiowatsonx.ai.

È inoltre necessario disporre dei diritti di accesso appropriati alle risorse per l'account, come descritto nei documenti diIBM Cloud: Gestione dell'accesso alle risorse.

Posso fornire un feedback?

Sì, incoraggiamo il feedback mentre continuiamo a sviluppare questa piattaforma. Dal menu di esplorazione, selezionare Supporto> Condividi un'idea.

Perché il pulsante Crea è disabilitato quando provo a mettere a disposizione watsonx.ai Studio?

Il pulsante Crea non è disponibile se nell'account è presente un'istanza di watsonx.ai Studio Lite esistente o se non è stata selezionata la casella di controllo degli accordi di licenza.

Se si dispone di un piano Lite di watsonx.ai Studio, è possibile creare una sola istanza del servizio. Puoi vedere i servizi esistenti nella console IBM Cloud sulla pagina Elenco risorse . In alternativa, da Cloud Pak for Data as a Service, apri il menu di navigazione e scegli Services> Service instances.

Vedere i piani di studiowatsonx.ai.

Perché non riesco ad accedere a watsonx.ai Studio?

Se non si riesce ad accedere a watsonx.ai Studio, verificare di soddisfare le seguenti condizioni:

1. Hai eseguito l'accesso a un account IBM Cloud .

2. Per questo account, il servizio watsonx.ai Studio viene fornito attraverso il catalogoIBM Cloud o il catalogoCloud Pak for Data as a Service. L'istanza del servizio watsonx.ai Studio è elencata tra le risorseIBM Cloud o tra le istanze del servizio in Cloud Pak for Data as a Service. Se watsonx.ai Studio non è presente nell'elenco, è necessario creare una nuova istanza.

3. L'istanza del servizio watsonx.ai Studio potrebbe essere elencata sotto un altro account IBM Cloud. Se sei membro di più account IBM Cloud , cambia account per controllare l'istanza del servizio con un account differente.

4. Assicurarsi di disporre delle autorizzazioni corrette per accedere a watsonx.ai Studio. L'amministratore dell'account concede le autorizzazioni richieste. Per una descrizione dei ruoli e delle autorizzazioni, consulta Ruoli in Cloud Pak for Data as a Service.

5. Si accede al servizio watsonx.ai Studio che utilizza il link della regione in cui è stato fornito il servizio. Controlla Limitazioni regionali per informazioni sulle funzioni che non sono al momento disponibili nella tua regione. Di seguito sono riportati i collegamenti a Cloud Pak for Data as a Service per ciascuna regione:

   • Dallas (Stati Uniti Sud)
   • Londra (Regno Unito)
   • Francoforte (Germania)
   • Tokyo (AP-Nord)

Perché non riesco a vedere tutti i miei progetti e cataloghi tra le regioni?

Per alcuni piani di offerta, è possibile fornire i servizi watsonx.ai Studio e IBM Knowledge Catalog in più regioni di servizi IBM Cloud. Tuttavia, i tuoi progetti, cataloghi e dati sono specifici della regione in cui sono stati salvati e possono essere accessibili solo dai tuoi servizi in quella regione. Devi cambiare la tua regione per vedere i progetti, i cataloghi e i dati di quella regione.

Come posso eseguire l'upgrade?

Quando sei pronto per eseguire l'upgrade di uno dei servizi che hai creato in Cloud Pak for Data as a Service, puoi eseguire l'upgrade sul posto senza perdere il tuo lavoro o i tuoi dati.

Per eseguire l'upgrade di un servizio, devi essere il proprietario o l'amministratore dell'account IBM Cloud . Vedi Upgrade Cloud Pak for Data as a Service e servizi.

Cosa è successo ai miei servizi Watson Studio e Watson Machine Learning?

Il servizio Watson Studio è ora denominato watsonx.ai Studio. Il servizio Watson Machine Learning è ora denominato watsonx.ai Runtime.

Per sviluppare soluzioni di IA generativa con modelli di base con i servizi watsonx.ai Studio e watsonx.ai Runtime, è necessario iscriversi a watsonx.ai.

Come posso ottenere il ruolo Editor IAM in modo da poter eseguire il provisioning delle istanze del servizio?

Se tenti di eseguire il provisioning di un'istanza di un servizio, ad esempio il servizio Watson OpenScale , potresti ricevere questo messaggio di errore:

Non disponi dell'autorizzazione necessaria per creare un'istanza. Ti deve essere assegnato il ruolo Editor IAM o il ruolo Operatore o superiore. Contattare il proprietario dell'account per aggiornare l'accesso.

Per ottenere il ruolo Editor IAM:

1. Trova il tuo proprietario o amministratore dell'accountIBM Cloud.
2. Chiedi di essere assegnato al ruolo Editor IAM per il gruppo di risorse.

Come posso ottenere il massimo del tempo di esecuzione dal mio piano watsonx.ai Studio Lite?

Il piano watsonx.ai Studio Lite consente 10 CUH al mese. È possibile massimizzare il CUH disponibile impostando gli asset per utilizzare ambienti con tassi di CUH più bassi. Ad esempio, è possibile modificare l'ambiente del notebook. Per vedere gli ambienti disponibili e il CUH richiesto, visitate la pagina del catalogo dei servizi per watsonx.ai Studio.

Come trovo il proprietario del mio account IBM Cloud ?

Se hai un account aziendale o lavori in un IBM Cloud che non possiedi, potresti dover chiedere a un proprietario dell'account di fornirti l'accesso a uno spazio di lavoro o a un altro ruolo.

Per trovare il tuo proprietario dell'account IBM Cloud :

1. Dal menù di navigazione, scegli Amministrazione> Accesso (IAM).
2. Dal menu avatar, assicurati di essere nell'account giusto o cambia account, se necessario.
3. Fare clic su Utentie trovare il nome utente con la parola owner accanto ad esso.

Per comprendere i ruoli, vedi Ruoli per Cloud Pak for Data as a Service. Per determinare i ruoli, consultare Determinazione dei ruoli.

Cos' è Cloud Pak for Data as a Service?

Cloud Pak for Data as a Service fornisce un'unica interfaccia unificata per una serie di servizi IBM Cloud principali e i servizi correlati. I servizi fondamentali sono watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime, Watson OpenScale, IBM Knowledge Catalog, Data Virtualization, DataStage, e Match 360. È possibile aggiungere altri servizi per archiviare i dati o sviluppare applicazioni Watson.

Vedi Panoramica di Cloud Pak for Data as a Service.

Perché il mio nome prodotto è stato modificato in Cloud Pak for Data as a Service?

Il nome del prodotto è cambiato in Cloud Pak for Data as a Service perché si dispone di watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime o IBM Knowledge Catalog, oltre a un altro servizio del catalogo dei servizi Cloud Pak for Data as a Service, come DataStage. Le funzioni, i piani e i costi dei servizi non sono cambiati.

Vedere Relazioni tra i servizi watsonx.ai Studio e IBM Knowledge Catalog e Cloud Pak for Data as a Service.

Qual è la differenza tra watsonx.ai Studio e Cloud Pak for Data as a Service?

watsonx.ai Studio è un servizio singolo, mentre Cloud Pak for Data as a Service è una piattaforma per un insieme di servizi, che include watsonx.ai Studio come uno dei suoi servizi principali. Le caratteristiche di watsonx.ai Studio sono le stesse in entrambi i casi.

Vedi Panoramica di Cloud Pak for Data as a Service.

Qual è la differenza tra Cloud Pak for Data 4.x e Cloud Pak for Data as a Service?

Cloud Pak for Data 4.x è un software che devi installare e gestire, mentre Cloud Pak for Data as a Service è un set di servizi IBM Cloud completamente gestiti da IBM. Cloud Pak for Data 4.x ha release pianificate e versioni distinte. Cloud Pak for Data as a Service viene aggiornato automaticamente ogni settimana e non ha un numero di versione.

Vedi Differenze delle funzioni tra le distribuzioni Cloud Pak for Data.

Cloud Pak for Data as a Service ha un piano di sottoscrizione?

Sì, Cloud Pak for Data as a Service ha un piano di sottoscrizione. Vedi Aggiornamento a un account di sottoscrizione Cloud Pak for Data as a Service.

Quali connessioni supporta Cloud Pak for Data as a Service ?

Cloud Pak for Data as a Service supporta molte origini dati. Vedere Connettori.

Dove posso iniziare un nuovo progetto per watsonx.ai Studio?

Accedere a Cloud Pak for Data as a Service per accedere alla home page. Fare clic su Crea un progetto .

È possibile visualizzare tutti i progetti aprendo il menu di navigazione e selezionando Visualizza tutti i progetti nella sezione Progetti .

Guarda il video sulla creazione di un progetto per vedere come creare sia un progetto vuoto che un progetto da un file.

Perché non è possibile creare un progetto da un file di progetto .zip esportato?

Se viene visualizzato un errore che indica che il file .zip non contiene un progetto, è possibile che si stia tentando di importare un file .zip da una piattaforma diversa.

È possibile importare un progetto da un file sul sistema locale solo se il file .zip selezionato è stato esportato da un progetto Cloud Pak for Data as a Service come file compresso. Non è possibile importare un file compresso esportato da un progetto in IBM Cloud Pak for Data.

Consultare Importazione di un progetto.

Come si caricano file molto grandi nel progetto?

Non è possibile caricare file di dati più grandi di 5 GB per il progetto. Se i tuoi file sono più grandi, devi utilizzare l'API Cloud Object Storage e caricare i dati in più parti. Vedi i comandi curl per utilizzare Cloud Object Storage direttamente su IBM Cloud.

Vedi Aggiunta di oggetti molto grandi a Cloud Object Storagedi un progetto.

Come posso scegliere quale strumento utilizzare?

Lo strumento di cui hai bisogno dipende dal tuo tipo di dati, cosa vuoi fare con i tuoi dati e quanta automazione desideri. Per trovare lo strumento giusto, vedere Scelta dello strumento.

Cosa viene salvato in IBM Cloud Object Storage per gli spazi di lavoro?

Quando si crea un progetto, uno spazio di distribuzione o un catalogo, si specifica un IBM Cloud Object Storage e si crea un bucket dedicato a quello spazio di lavoro. Questi tipi di oggetti vengono memorizzati nel bucket IBM Cloud Object Storage dell'area di lavoro:

• File per gli asset di dati caricati nello spazio di lavoro.
• I file associati alle risorse che vengono eseguite negli strumenti, come ad esempio i blocchi note e i modelli.
• Metadati relativi agli asset, ad esempio la descrizione dell'asset, i tag e i commenti o le revisioni.

È necessario aggiornare IBM Cloud Object Storage quando si aggiornano altri servizi?

È necessario aggiornare l'istanza IBM Cloud Object Storage solo quando si esaurisce lo spazio di archiviazione. Gli altri servizi possono utilizzare qualsiasi piano IBM Cloud Object Storage ed è possibile aggiornare qualsiasi servizio o il proprio servizio IBM Cloud Object Storage in modo indipendente.

Perché non è possibile aggiungere lo storage a un progetto esistente o visualizzare la selezione IBM Cloud Object Storage nella finestra di dialogo Nuovo progetto?

IBM Cloud Object Storage richiede un passaggio in più per gli utenti che non dispongono di privilegi amministrativi. L'amministratore dell'account deve consentire agli utenti non amministrativi di creare progetti.

Se si dispone dei privilegi di amministratore e non si vede l'ultimo IBM Cloud Object Storage, riprovare più tardi perché il caching lato server potrebbe causare un ritardo nel rendering dei valori più recenti.

Cos' è IBM Knowledge Catalog?

IBM Knowledge Catalog è un repository di metadati aziendali basato sul cloud che consente di catalogare gli asset di analytics e di conoscenza, inclusi i dati strutturati e non strutturati, ovunque si trovino, in modo che sia possibile accedervi facilmente e utilizzarli per la data science e l'AI. Per i tipi di origine selezionati, IBM Knowledge Catalog può rilevare e registrare automaticamente gli asset di dati alla connessione fornita. Man mano che gli asset vengono aggiunti al catalogo, vengono automaticamente indicizzati e classificati, semplificando l'individuazione, la comprensione, la condivisione e l'utilizzo degli asset da parte di utenti quali data engineer, data scientist, data steward e analisti di business. I suggerimenti e le ricerche basate sull'intelligenza artificiale guidano gli utenti agli asset più rilevanti nel catalogo in base alla comprensione delle relazioni tra gli asset, al modo in cui tali asset vengono utilizzati e alle connessioni social tra gli utenti.

IBM Knowledge Catalog fornisce anche un framework di governance intelligente e affidabile che consente di definire e applicare i dati e le politiche di accesso per garantire che i dati corretti vengano inviati alle persone giuste.

Mediante i termini di business di IBM Knowledge Catalog, gli utenti possono creare un vocabolario di business comune e associarlo agli asset, alle politiche e alle regole, fornendo il ponte tra il dominio di business e gli asset tecnici.

Qual è la differenza tra un catalogo e un progetto?

Un catalogo è il punto in cui si condividono gli asset nell'azienda. Un progetto è il punto in cui si lavora con gli asset all'interno di team più piccoli. Un catalogo aziendale può avere migliaia di asset condivisi con centinaia di utenti. I progetti sono concepiti per consentire a un team di collaboratori di lavorare con poche risorse per un obiettivo specifico, come lo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale o la preparazione dei dati, utilizzando watsonx.ai Studio.

Quali origini dati e tipi di asset sono supportati?

IBM Knowledge Catalog supporta oltre 50 connettori per i tipi di origine dati cloud o on premise. Vedere Connettori.

IBM Knowledge Catalog supporta anche altri tipi di asset, come dati strutturati, dati non strutturati, modelli e notebook.

Come posso caricare file molto grandi nel mio catalogo?

Non è possibile caricare file di dati più grandi di 5 GB nel catalogo da IBM Knowledge Catalog. Per aggiungere un file di dimensioni superiori a 5 GB a un catalogo, caricare il file su IBM Cloud Object Storage e quindi aggiungerlo come risorsa di dati collegata.

Devo spostare i miei dati in IBM Knowledge Catalog?

No, è possibile mantenere tutti i dati nei repository esistenti o caricare file locali nel IBM Cloud Object Storage associato al catalogo. La scelta spetta a te.

IBM Knowledge Catalog memorizza e gestisce solo i metadati degli asset.

Qual è il numero massimo di asset che è possibile avere nei cataloghi?

Il numero di asset che è possibile avere in tutti i catalogo dipende dal piano:

• Piano Lite: 50 asset diversi dalle connessioni e risorse di connessione illimitate
• Piano standard (a partire dal 02 maggio 2022): attività illimitate
• Piano bundle Enterprise (a partire dal 02 maggio 2022): asset illimitati

Se hai eseguito il provisioning di un piano prima del 02 maggio 2022, hai questi limiti:

• Piano standard legacy: 500 asset
• Piano Enterprise legacy: asset illimitati
• Piano professionale legacy: risorse illimitate

Vedi IBM Knowledge Catalog piani dell'offerta.

IBM Knowledge Catalog fornisce servizi di policy?

IBM Knowledge Catalog include un motore di applicazione delle politiche automatizzato che stabilisce i risultati in base alle politiche e alle azioni intraprese. Con IBM Knowledge Catalog, è possibile impostare le politiche nel sistema e limitare l'accesso ai dati in base alle politiche definite.

IBM Knowledge Catalog fornisce servizi di classificazione?

Per i cataloghi gestiti creati con l'applicazione di regole di protezione dati, IBM Knowledge Catalog classifica automaticamente le colonne negli asset di dati relazionali quando vengono aggiunte al catalogo. Vengono fornite oltre 160 classi di dati per le colonne, inclusi nomi, email, indirizzi postali, numeri di carta di credito, patenti di guida, numeri di identificazione del governo, data di nascita, informazioni demografiche, numero DUNS e altro ancora. Per i cataloghi non governati che non applicano le regole di protezione dati, un utente può decidere di classificare, o creare un profilo, un asset di dati relazionali, ma gli asset non vengono classificati automaticamente. I cataloghi inoltre profilano gli asset di dati non strutturati. Vedere Risorse del profilo.

IBM Knowledge Catalog dispone di funzionalità di data wrangling?

Sì, le funzionalità di preparazione dei dati sono disponibili in Data Refinery, che fa parte di IBM Knowledge Catalog. Data Refinery fornisce una serie completa di funzionalità che non solo consentono di rilevare, ripulire e trasformare i dati con operazioni integrate, ma anche con potenti strumenti di creazione profili e visualizzazione, come grafici e diagrammi, per facilitare l'interazione e la comprensione dei dati.

Le politiche di trasformazione e di accesso ai dati definite in IBM Knowledge Catalog vengono applicate anche in Data Refinery per garantire che i dati sensibili originati dai cataloghi gestiti rimangano protetti.

Posso impostare gruppi di accesso per persone in diverse aree di business e ruoli?

Puoi impostare i gruppi di accesso tramite il tuo account IBM Cloud nell'area IAM (Identity and Asset Management).

Dopo aver configurato i gruppi di accesso, nella pagina Controllo accesso di un catalogo, è possibile aggiungere il gruppo di accesso in modo che tutti i membri del gruppo di accesso possano accedere al catalogo con le stesse autorizzazioni. Vedere Aggiunta di gruppi di accesso.

IBM Knowledge Catalog utilizza Apache Atlas per il repository di metadati?

IBM Knowledge Catalog utilizza il proprio archivio locale per metadati.

IBM Knowledge Catalog viene eseguito su un archivio di persistenza nativo cloud che può soddisfare le esigenze della piattaforma in termini di prestazioni, tempo di attività e scalabilità.

Quando aggiungo asset a un progetto da un catalogo, perché non visualizzo tutti i miei progetti elencati nel menu a discesa per il progetto di destinazione?

Quando si aggiungono asset dal catalogo o dal progetto o si pubblicano gli asset dal progetto al catalogo, sia il progetto che il catalogo devono soddisfare i criteri:

• Devi essere un membro dello stesso account Cloud Pak for Data as a Service in IBM Cloud come proprietario di catalogo oppure, se la tua azienda ha configurato la federazione SAML su IBM Cloud, devi essere nella stessa azienda del proprietario del catalogo.
• Se si desidera aggiungere asset di catalogo al progetto, è necessario scegliere di limitare chi può essere un collaboratore nel progetto. Se si desidera pubblicare gli asset in un catalogo, non è necessario limitare il progetto.
• È necessario scegliere IBM Cloud Object Storage quando si crea un progetto. È necessario essere il proprietario dell'istanza IBM Cloud Object Storage o l'istanza IBM Cloud Object Storage deve essere configurata per consentire la creazione di progetti.

Nella schermata del catalogo, l'elenco a discesa per il progetto di destinazione quando si aggiungono asset al progetto elenca solo i progetti che soddisfano tutti questi criteri.

Quando creo regole di protezione dei dati, a quali cataloghi si applicheranno?

Le regole di protezione dei dati si trovano nell'ambito dell'account IBM Cloud e verranno applicate agli asset in tutti i cataloghi gestiti che appartengono allo stesso account IBM Cloud delle regole di protezione dei dati.

Le regole di protezione dei dati influiscono sui dati nelle origini dati esterne?

No, IBM Knowledge Catalog è un catalogo dati per la ricerca di dati.

Le regole di protezione dati influiscono solo sul modo in cui i dati vengono visualizzati nel catalogo. Le regole di protezione dei dati non riguardano gli utenti che accedono direttamente a origini dati esterne.

Perché non posso aggiungere politiche o altre risorse utente di governance?

È necessario disporre di autorizzazioni speciali per creare risorse utente di governance, ad esempio politiche, termini di business, classi di dati, regole e dataset di riferimento. È inoltre necessario essere un componente di una categoria con un ruolo che fornisce l'autorizzazione a creare risorse utente in tale categoria. Consultare Gestione delle risorse di governance.

Posso installare librerie o pacchetti da utilizzare nei miei notebook?

È possibile installare le librerie Python e i package R tramite un notebook e tali librerie e package saranno disponibili per tutti i notebook che utilizzano lo stesso modello di ambiente. Per istruzioni, vedi Importa librerie personalizzate o di terze parti. Se si riceve un errore relativo alla mancanza di dipendenze del sistema operativo quando si installa una libreria o un pacchetto, informare il supporto IBM . Per visualizzare le librerie e i pacchetti preinstallati e le librerie e i pacchetti installati, dall'interno di un notebook, eseguire il comando appropriato:

• Python: !pip list
• R: installed.packages()

È possibile richiamare funzioni definite in un notebook da un altro notebook?

Non è possibile richiamare un notebook da un altro notebook sulla piattaforma. Tuttavia, è possibile inserire il codice comune in una libreria esterna alla piattaforma e installarlo.

Posso aggiungere estensioni di notebook arbitrarie?

No, non è possibile estendere le funzioni del notebook aggiungendo estensioni arbitrarie come personalizzazione perché tutte le estensioni del notebook devono essere preinstallate.

Come si accede ai dati da un file CSV in un notebook?

Dopo aver caricato un file CSV nell'archivio oggetti, caricare i dati facendo clic sull'icona Code snippets ' in un blocco note aperto, facendo clic su Leggi dati e selezionando il file CSV dal progetto. Quindi, fare clic in una cella di codice vuota nel notebook e inserire il codice generato.

Come si accede ai dati da un file compresso in un notebook?

Dopo aver caricato il file compresso nell'archivio oggetti, ottenere le credenziali del file facendo clic sull'icona Code snippets ' in un blocco note aperto, facendo clic su Read data e selezionando il file compresso dal progetto. Quindi, fare clic in una cella di codice vuota nel notebook e caricare le credenziali nella cella. In alternativa, fare clic per copiare le credenziali negli appunti e incollarle nel notebook.

Quanto è sicuro Cloud Pak for Data as a Service?

La piattaforma Cloud Pak for Data as a Service è molto sicura e resiliente. Consultare Sicurezza di Cloud Pak for Data as a Service.

I miei dati e notebook sono protetti dalla condivisione al di fuori dei miei collaboratori?

I dati caricati nel progetto e nei notebook sono protetti. Solo i collaboratori del progetto possono accedere ai dati o ai notebook. Ogni account della piattaforma agisce come un tenant separato dei servizi Spark e IBM Cloud Object Storage. I tenant non possono accedere ai dati di altri tenant.

Se si desidera condividere il notebook con il pubblico, nascondere le proprie credenziali del servizio dati nel notebook. Per i linguaggi Python e R, immettere la sintassi seguente: # @hidden_cell

Assicurarsi di salvare il notebook immediatamente dopo aver immesso la sintassi per nascondere le celle con dati sensibili.

Solo allora si dovrebbe condividere il vostro lavoro.

Devo eseguire il backup dei miei notebook?

Num. I notebook sono archiviati in IBM Cloud Object Storage, che offre resilienza contro le interruzioni.

Quali sono le implicazioni della condivisione di un notebook?

Quando si condivide un notebook, il permalink non cambia mai. Qualsiasi persona con il collegamento può visualizzare il notebook. È possibile interrompere la condivisione del notebook deselezionando la casella di spunta per condividerlo. Gli aggiornamenti non vengono condivisi automaticamente. Quando si aggiorna il notebook, è possibile sincronizzare il notebook condiviso selezionando nuovamente la casella di controllo per condividerlo.

Come posso condividere il mio lavoro al di fuori di RStudio?

Un modo per condividere il tuo lavoro al di fuori di RStudio è collegarlo a un repository GitHub condiviso da cui tu e i tuoi collaboratori potete lavorare. Per ulteriori informazioni, leggete questo post del blog.

Tuttavia, il metodo migliore per condividere il lavoro con i membri di un progetto è utilizzare i notebook nel progetto che utilizza il kernel R.

RStudio è un ottimo ambiente in cui lavorare per la prototipazione e lavorare individualmente su progetti R, ma non è ancora integrato con i progetti.

Come posso condividere il mio flusso SPSS Modeler con un altro progetto?

Per impostazione, i flussi del modeler possono essere utilizzati solo nel progetto in cui il flusso viene creato o importato. Se è necessario utilizzare un flusso di modeler in un progetto differente, è necessario scaricare il flusso dal progetto corrente (progetto di origine) nell'ambiente locale e quindi importare il flusso in un altro progetto (progetto di destinazione).

Come eseguire un esperimento AutoAI ?

Vai a Creazione di un esperimento AutoAI dai dati di esempio per guardare un breve video su come creare ed eseguire un esperimento AutoAI e quindi segui un'esercitazione per configurare il tuo proprio esempio.

Cosa è disponibile per la creazione di modelli automatizzati?

Lo strumento grafico AutoAI analizza automaticamente i tuoi dati e genera pipeline di modelli candidati che sono personalizzate per il tuo problema di modellazione predittiva.  Tali pipeline di modello vengono create in modo iterativo man mano che AutoAI analizza i dati e rileva le trasformazioni dei dati, gli algoritmi e le impostazioni dei parametri più adatti per l'impostazione del problema. I risultati vengono visualizzati in una classifica, mostrando le pipeline del modello generate automaticamente ordinate in base all'obiettivo di ottimizzazione del problema. Per i dettagli, vedere Panoramica diAutoAI.

Quali framework e librerie sono supportati per i miei modelli di machine learning?

È possibile utilizzare strumenti, librerie e framework popolari per addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico utilizzando IBM watsonx.ai Runtime. L' argomento dei framework supportati elenca le funzioni e le versioni supportate, nonché le versioni obsolete pianificate per essere discontinue.

Cos' è una chiave API?

Le chiavi API ti consentono di eseguire facilmente l'autenticazione quando utilizzi la CLI o le API che possono essere utilizzate tra più servizi. Le chiavi API sono considerate riservate poiché vengono utilizzate per concedere l'accesso. Considera tutte le chiavi API come una password poiché chiunque con la tua chiave API può impersonare il tuo servizio.

Cos' è Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale tiene traccia e misura i risultati dei tuoi modelli AI e garantisce che siano equi, spiegabili e conformi ovunque i tuoi modelli siano stati creati o siano in esecuzione. Watson OpenScale rileva e corregge anche la deviazione nell'accuratezza quando un modello AI è in produzione

Qual è il prezzo di Watson OpenScale ?

Il piano dei prezzi Standard addebita una tariffa fissa per modello, senza limitazioni sul numero di payload, righe di feedback o transazioni per l'esplicabilità. Le informazioni aggiornate sono disponibili nel catalogoIBM Cloud.

Esiste una versione di prova gratuita per Watson OpenScale?

Watson OpenScale offre un piano di prova gratuito. Per registrarti, vedi la pagina webWatson OpenScale e fai clic su Inizia ora. Puoi utilizzare il piano gratuito se lo desideri (soggetto a limiti di utilizzo mensili che si aggiornano ogni mese).

Watson OpenScale è disponibile su IBM Cloud Pak for Data?

Watson OpenScale è uno dei servizi inclusi in IBM Cloud Pak for Data.

Come posso convertire una colonna di previsione da un tipo di dati numerici a un tipo di dati categoriali?

Per il monitoraggio della correttezza, la colonna di previsione consente solo un valore numerico intero, anche se l'etichetta di previsione è categoriale. Come configurare una funzione categoriale che non sia un numero intero? È richiesta una conversione manuale?

I dati di addestramento potrebbero avere etichette di classe come "Prestito negato", "Prestito concesso". Il valore di predizione restituito dal punto finale del punteggio di IBM watsonx.ai Runtime ha valori come "0.0", "1.0. L'endpoint di calcolo del punteggio ha anche una colonna facoltativa che contiene la rappresentazione testuale della previsione. Ad esempio, se prediction=1.0, la colonna predictionLabel potrebbe avere un valore "Prestito concesso". Se tale colonna è disponibile, quando si configura il risultato favorevole e sfavorevole per il modello, specificare i valori stringa "Prestito concesso" e "Prestito negato". Se tale colonna non è disponibile, è necessario specificare i valori interi e doppi 1.0, 0.0 per le classi favorevoli e sfavorevoli.

IBM watsonx.ai Runtime ha un concetto di schema di output che definisce lo schema dell'output di IBM watsonx.ai Runtime segnando il punto finale e il ruolo per le diverse colonne. I ruoli vengono usati per identificare quale colonna contiene il valore di previsione, quale colonna contiene la probabilità di previsione e il valore dell'etichetta della classe e così via. Lo schema di output viene impostato automaticamente per i modelli creati utilizzando il builder di modelli. Può essere impostato anche utilizzando il client IBM watsonx.ai Runtime Python. Gli utenti possono utilizzare lo schema di output per definire una colonna che contenga la rappresentazione stringa della previsione. Impostare modeling_role per la colonna su 'decoded-target'. Leggere la [documentazione per il runtime 'watsonx.ai ' libreria client Python ' . Ricercare "OUTPUT_DATA_SCHEMA" per comprendere lo schema di output e l'API da utilizzare è per l'API store_model che accetta OUTPUT_DATA_SCHEMA come parametro.

Perché Watson OpenScale ha bisogno di accedere ai dati di formazione?

È necessario fornire a Watson OpenScale l'accesso ai dati di addestramento memorizzati in Db2 o IBM Cloud Object Storage, oppure è necessario eseguire un blocco note per accedere ai dati di addestramento.

Watson OpenScale ha bisogno dell'accesso ai tuoi dati di formazione per i seguenti motivi:

• Generare spiegazioni contrastanti: per creare spiegazioni è necessario accedere alle statistiche, come il valore mediano, la deviazione standard e i valori distinti dai dati di training.
• Per visualizzare le statistiche dei dati di addestramento: per popolare la pagina dei dettagli della distorsione, Watson OpenScale deve avere i dati di addestramento da cui generare statistiche.
• Per creare un modello di rilevamento della deviazione: il monitor Deviazione utilizza i dati di training per creare e calibrare il rilevamento della deviazione.

Nell'approccio basato su notebook, si prevede di caricare le statistiche e altre informazioni quando si configurare una distribuzione in Watson OpenScale. Watson OpenScale non ha più accesso ai dati di formazione all'esterno del Notebook, che viene eseguito nel tuo ambiente. Ha accesso solo alle informazioni caricate durante la configurazione.

Cosa significa se il punteggio di correttezza è superiore al 100 per cento?

A seconda della configurazione della correttezza, il punteggio può superare il 100 percento. Significa che il gruppo monitorato sta ottenendo risultati relativamente più "corretti" rispetto al gruppo di riferimento. Tecnicamente, indica che il modello non è corretto nella direzione opposta.

Come viene mitigata la distorsione del modello utilizzando Watson OpenScale?

La funzionalità di annullamento della distorsione in Watson OpenScale è di livello aziendale. È robusto, scalabile e può gestire un'ampia gamma di modelli. L'annullamento della distorsione in Watson OpenScale consiste in un processo in due fasi: Fase di apprendimento: Apprendimento del comportamento del modello cliente per comprendere quando agisce in modo distorto.

Fase di applicazione: Identificare se il modello del cliente agisce in modo distorto su un punto di dati specifico e, se necessario, correggere la distorsione. Per ulteriori informazioni, consultare Opzioni di annullamento della distorsione.

È possibile controllare la distorsione del modello su attributi sensibili, come razza e sesso, anche quando il modello non è addestrato su di essi?

Sì. Di recente, Watson OpenScale ha fornito una funzione innovativa chiamata "Indirect Bias detection". Utilizzarla per rilevare se il modello presenta una distorsione indiretta per gli attributi sensibili, anche se il modello non è addestrato su tali attributi.

È possibile mitigare la distorsione per i modelli basati sulla regressione?

Sì. Puoi utilizzare Watson OpenScale per mitigare la distorsione sui modelli basati sulla regressione. Non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva per utilizzare questa funzione. La mitigazione della distorsione per i modelli di regressione viene eseguita in modo predefinito quando il modello presenta la distorsione.

Quali sono i diversi metodi di annullamento della distorsione in Watson OpenScale?

È possibile utilizzare sia l'annullamento della distorsione attivo che quello passivo per l'annullamento della distorsione. Per ulteriori informazioni, consultare Opzioni di annullamento della distorsione.

La configurazione di un modello richiede informazioni sull'ubicazione dei dati di addestramento e le opzioni sono Cloud Object Storage e Db2. Se i dati sono in Netezza, Watson OpenScale può utilizzare Netezza?

Utilizza questo Watson OpenScale Notebook per leggere i dati da Netezza e generare statistiche di addestramento e anche il modello di rilevamento della deviazione.

Perché Watson OpenScale non visualizza gli aggiornamenti apportati al modello?

Watson OpenScale funziona su una distribuzione di un modello, non sul modello stesso. È necessario creare una nuova distribuzione e quindi configurare questa nuova distribuzione come nuova sottoscrizione in Watson OpenScale. Con questa disposizione, è possibile confrontare le due versioni del modello.

Quali sono i vari tipi di rischi associati all'utilizzo di un modello di machine learning?

Diversi tipi di rischi associati ai modelli di machine learning, come qualsiasi modifica nei dati di input nota anche come Drift, possono far sì che il modello prenda decisioni inaccurate, influenzando le previsioni di business. I dati di addestramento possono essere ripuliti per essere privi di distorsione, ma i dati di runtime potrebbero indurre un comportamento distorto del modello.

I modelli statistici tradizionali sono più semplici da interpretare e spiegare, ma l'impossibilità di spiegare il risultato del modello di machine learning può rappresentare una grave minaccia per l'utilizzo del modello.

Per ulteriori informazioni, vedi Gestisci il rischio del modello .

Devo continuare a monitorare il dashboard Watson OpenScale per assicurarmi che i miei modelli si comportino come previsto?

No, è possibile impostare avvisi email per le distribuzioni del modello di produzione in Watson OpenScale. Si ricevono avvisi email ogni volta che un test di valutazione del rischio ha esito negativo, quindi è possibile venire a controllare i problemi e risolverli.

In Watson OpenScale, quali dati vengono utilizzati per il calcolo delle metriche di qualità?

Le metriche di qualità vengono calcolate utilizzando dati di feedback etichettati manualmente e le risposte di distribuzione monitorate per questi dati.

In Watson OpenScale, è possibile impostare la soglia per una metrica diversa da 'Area sotto ROC ' durante la configurazione?

No, attualmente, la soglia può essere impostata solo per la metrica 'Area sotto ROC'.