자주 묻는 질문(FAQ) | IBM Cloud Pak for Data as a Service

Cloud Pak for Data as a Service에 등록하는 경우, 홈 페이지에서 빠른 시작 섹션을 찾고 ML 모델 구축 및 관리를 클릭하십시오. 그런 다음 프로비저닝 watsonx.ai Studio를 클릭합니다. watsonx.ai Studio 프로비저닝 옵션이 표시되지 않는다면 이미 프로비저닝한 것입니다.

또한 서비스 카탈로그로 이동하여 Lite 계획을 프로비저닝할 수 있습니다. 탐색 메뉴를 열고 서비스 > 서비스 카탈로그를 선택한 다음 watsonx.ai Studio를 선택합니다. Lite 계획을 작성하기 위한 작성 단추가 표시되지 않으면 이미 Lite 계획이 있습니다.

watsonx.ai Studio의 Lite 플랜은 하나만 프로비저닝할 수 있습니다. watsonx.ai Studio 플랜을 참조하세요.

또한 ' IBM Cloud 문서: 리소스에 대한 액세스 관리'에 설명된 대로 계정의 리소스에 대한 적절한 액세스 권한이 필요합니다.

피드백을 제공할 수 있습니까?

예, 이 플랫폼을 계속 개발하면서 피드백을 권장합니다. 탐색 메뉴에서 지원 > 아이디어 공유를 선택하십시오.

watsonx.ai Studio를 프로비저닝하려고 할 때 생성 버튼이 비활성화되는 이유는 무엇인가요?

계정에 기존 watsonx.ai Studio Lite 인스턴스가 있거나 라이선스 계약 확인란을 선택하지 않은 경우 만들기 버튼을 사용할 수 없습니다.

watsonx.ai Studio의 라이트 요금제를 사용하는 경우, 서비스 인스턴스를 하나만 만들 수 있습니다. 자원 목록 페이지의 IBM Cloud 콘솔에서 기존 서비스를 볼 수 있습니다. 또는 Cloud Pak for Data as a Service에서 탐색 메뉴를 열고 서비스 > 서비스 인스턴스를 선택하십시오.

watsonx.ai Studio 플랜을 참조하세요.

watsonx.ai Studio에 액세스할 수 없는 이유는 무엇인가요?

watsonx.ai Studio에 액세스할 수 없는 경우 다음 조건을 충족하는지 확인하세요:

IBM Cloud 계정에 로그인되어 있습니다.
해당 계정의 경우, watsonx.ai Studio 서비스는 IBM Cloud 카탈로그 또는 Cloud Pak for Data as a Service 카탈로그를 통해 프로비저닝됩니다. watsonx.ai Studio 서비스 인스턴스는 IBM Cloud 리소스 또는 Cloud Pak for Data as a Service 서비스 인스턴스 아래에 나열됩니다. watsonx.ai Studio가 목록에 없으면 새 인스턴스를 프로비저닝하세요.
watsonx.ai Studio 서비스 인스턴스가 다른 IBM Cloud 계정 아래에 나열되어 있을 수 있습니다. 여러 IBM Cloud 계정의 구성원인 경우 계정을 전환 하여 다른 계정의 서비스 인스턴스를 확인하십시오.
watsonx.ai Studio에 액세스할 수 있는 올바른 권한이 있는지 확인합니다. 계정 관리자가 필수 권한을 부여합니다. 역할 및 권한에 대한 설명은 Cloud Pak for Data as a Service을 참조하십시오.
서비스가 프로비저닝된 지역의 링크를 사용하여 watsonx.ai Studio 서비스에 액세스합니다. 현재 사용자 지역에서 사용할 수 없는 기능에 대한 정보는 지역 제한사항 을 확인하십시오. 다음은 각 지역의 Cloud Pak for Data as a Service 에 대한 링크입니다.

지역에 걸쳐 모든 프로젝트 및 카탈로그를 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?

일부 오퍼링 플랜의 경우, 여러 IBM Cloud 서비스 지역에서 watsonx.ai Studio 및 IBM Knowledge Catalog 서비스를 프로비저닝할 수 있습니다. 그러나 프로젝트, 카탈로그 및 데이터는 해당 프로젝트, 카탈로그 및 데이터가 저장된 지역에 한정되며 해당 지역의 서비스에서만 액세스할 수 있습니다. 사용자의 지역을 전환하여 해당 지역에서 프로젝트, 카탈로그 및 데이터를 보아야 합니다.

업그레이드는 어떻게 합니까?

Cloud Pak for Data as a Service에서 작성한 서비스를 업그레이드할 준비가 되면 작업 또는 데이터를 유실하지 않고 제자리에서 업그레이드할 수 있습니다.

서비스를 업그레이드하려면 IBM Cloud 계정의 소유자 또는 관리자여야 합니다. 서비스 및 Cloud Pak for Data as a Service 업그레이드를 참조하십시오.

내 Watson Studio 및 Watson Machine Learning 서비스는 어떻게 되나요?

Watson Studio 서비스의 이름은 이제 watsonx.ai Studio입니다. Watson Machine Learning 서비스의 이름은 이제 watsonx.ai Runtime입니다.

기초 모델을 사용하여 제너레이티브 AI 솔루션을 개발하려면 watsonx.ai Studio 및 watsonx.ai watsonx.ai 런타임 서비스에 가입해야 합니다.

서비스 인스턴스를 프로비저닝할 수 있도록 IAM 편집기 역할을 얻을 수 있는 방법

서비스의 인스턴스 (예: Watson OpenScale 서비스) 를 프로비저닝하려고 하면 다음 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

인스턴스 작성에 필요한 권한이 없습니다. IAM 편집기 역할 또는 연산자 역할 이상이 지정되어야 합니다. 계정 소유자에게 문의하여 액세스 권한을 업데이트하십시오.

IAM 편집기 역할을 얻으려면 다음을 수행하십시오.

IBM Cloud 계정 소유자 또는 관리자를 찾으십시오.
자원 그룹에 대해 IAM 편집기 역할이 지정되도록 요청하십시오.

watsonx.ai Studio Lite 요금제에서 런타임을 최대한 활용하려면 어떻게 해야 하나요?

watsonx.ai Studio 라이트 요금제는 월 10쿠폰을 제공합니다. CUH 비율이 낮은 환경을 사용하도록 자산을 설정하여 사용 가능한 CUH를 최대화할 수 있습니다. 예를 들어, 노트북 환경 변경을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 환경과 필요한 CUH를 확인하려면 watsonx.ai Studio의 서비스 카탈로그 페이지로 이동하세요.

내 IBM Cloud 계정 소유자는 어떻게 찾습니까?

엔터프라이즈 계정이 있거나 소유하지 않은 IBM Cloud 에서 작업하는 경우 계정 소유자에게 작업공간 또는 다른 역할에 대한 액세스 권한을 부여하도록 요청해야 할 수 있습니다.

IBM Cloud 계정 소유자를 찾으려면 다음을 수행하십시오.

탐색 메뉴에서 관리 > 액세스 (IAM)를 선택하십시오.
아바타 메뉴에서, 올바른 계정에 있는지 확인하거나, 필요한 경우 계정을 전환하십시오.
사용자를 클릭하고 옆에 owner 라는 단어가 있는 사용자 이름을 찾으십시오.

역할을 이해하려면 Cloud Pak for Data as a Service의 역할을 참조하십시오. 역할을 판별하려면 역할 판별을 참조하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service

Cloud Pak for Data as a Service란 무엇입니까?

Cloud Pak for Data as a Service는 핵심 IBM Cloud 서비스 세트 및 관련 서비스를 위한 단일 통합 인터페이스를 제공합니다. 핵심 서비스는 watsonx.ai 스튜디오, watsonx.ai 런타임, Watson OpenScale, IBM Knowledge Catalog, Data Virtualization, DataStage,, Match 360. 다른 서비스를 추가하여 데이터를 저장하거나 Watson 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Cloud Pak for Data as a Service의 개요를 참조하십시오.

제품 이름이 Cloud Pak for Data as a Service로 바뀐 이유는 무엇입니까?

제품 이름이 Cloud Pak for Data as a Service 변경된 이유는 watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime 또는 IBM Knowledge Catalog DataStage 같은 다른 서비스도 Cloud Pak for Data as a Service 서비스 카탈로그에 포함되어 있기 때문입니다. 서비스의 기능, 플랜 및 비용은 변경되지 않았습니다.

watsonx.ai Studio와 IBM Knowledge Catalog 서비스 및 Cloud Pak for Data as a Service 간의 관계를 참조하세요.

watsonx.ai Studio와 Cloud Pak for Data as a Service 차이점은 무엇인가요?

watsonx.ai Studio는 단일 서비스이며, Cloud Pak for Data as a Service 일련의 서비스를 위한 플랫폼으로, 핵심 서비스 중 하나로 watsonx.ai Studio가 포함되어 있습니다. watsonx.ai Studio의 기능은 두 경우 모두 동일합니다.

Cloud Pak for Data as a Service의 개요를 참조하십시오.

Cloud Pak for Data 4.x 와 Cloud Pak for Data as a Service의 차이점은 무엇입니까?

Cloud Pak for Data 4.x 는 설치하고 유지보수해야 하는 소프트웨어인 반면, Cloud Pak for Data as a Service 는 IBM에서 완전히 관리하는 IBM Cloud 서비스 세트입니다. Cloud Pak for Data 4.x 에는 스케줄된 릴리스 및 고유 버전이 있습니다. Cloud Pak for Data as a Service 는 매주 자동으로 업데이트되며 버전 번호가 없습니다.

Cloud Pak for Data 배치 간 기능 차이점을 참조하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service의 구독 플랜이 있습니까?

예, Cloud Pak for Data as a Service에는 구독 플랜이 있습니다. Cloud Pak for Data as a Service 등록 계정으로 업그레이드를 참조하십시오.

Cloud Pak for Data as a Service는 어떤 연결을 지원합니까?

Cloud Pak for Data as a Service는 여러 데이터 소스를 지원합니다. 커넥터를 참조하십시오.

프로젝트

watsonx.ai Studio의 새 프로젝트는 어디서 시작하나요?

Cloud Pak for Data as a Service 에 로그인하여 홈 페이지로 이동하십시오. 프로젝트 작성 링크를 클릭하십시오.

탐색 메뉴를 열고 프로젝트 섹션에서 모든 프로젝트 보기를 선택하여 모든 프로젝트를 볼 수 있습니다.

프로젝트 작성에 대한 비디오를 확인하여 파일에서 빈 프로젝트 및 프로젝트를 모두 작성하는 방법을 확인하십시오.

내보낸 .ZIP 프로젝트 파일에서 프로젝트를 작성할 수 없는 이유는 무엇입니까?

.zip 파일에 프로젝트가 포함되어 있지 않음을 나타내는 오류가 표시되는 경우 다른 플랫폼에서 .zip 파일을 가져오려고 할 수 있습니다.

선택한 .zip 파일을 Cloud Pak for Data as a Service 프로젝트에서 압축 파일로 내보낸 경우에만 로컬 시스템의 파일에서 프로젝트를 가져올 수 있습니다. IBM Cloud Pak for Data의 프로젝트에서 내보낸 압축 파일을 가져올 수 없습니다.

프로젝트 가져오기를 참조하십시오.

대용량 파일을 프로젝트에 로드하는 방법은 무엇입니까?

5GB보다 큰 데이터 파일을 프로젝트에 로드할 수 없습니다. 파일이 더 큰 경우 Cloud Object Storage API를 사용하고 여러 파트에서 해당 데이터를 로드해야 합니다. IBM Cloud에서 직접 Cloud Object Storage에 대한 작업을 수행하려면 curl 명령을 참조하십시오.

프로젝트의 Cloud Object Storage에 대형 오브젝트 추가를 참조하십시오.

사용할 도구를 어떻게 선택합니까?

필요한 도구는 데이터 유형, 데이터를 사용하여 수행할 작업 및 원하는 자동화 정도에 따라 다릅니다. 오른쪽 도구를 찾으려면 도구 선택을 참조하십시오.

IBM Cloud Object Storage

워크스페이스의 경우 IBM Cloud Object Storage에 저장되는 항목은 무엇인가요?

프로젝트, 배포 공간 또는 카탈로그를 생성할 때 IBM Cloud Object Storage를 지정하고 해당 작업 공간 전용 버킷을 생성합니다. 이러한 유형의 개체는 작업 공간에 대한 IBM Cloud Object Storage 버킷에 저장됩니다:

작업공간에 업로드한 데이터 자산의 파일입니다.
노트북, 모델 등 도구에서 실행되는 에셋과 관련된 파일입니다.
자산 설명, 태그, 주석 또는 검토와 같은 자산에 대한 메타데이터.

다른 서비스를 업그레이드할 때 IBM Cloud Object Storage도 업그레이드해야 하나요?

스토리지 공간이 부족한 경우에만 IBM Cloud Object Storage 인스턴스를 업그레이드해야 합니다. 다른 서비스는 모든 IBM Cloud Object Storage 요금제를 사용할 수 있으며 모든 서비스 또는 IBM Cloud Object Storage 서비스를 독립적으로 업그레이드할 수 있습니다.

기존 프로젝트에 스토리지를 추가할 수 없거나 새 프로젝트 대화 상자에서 IBM Cloud Object Storage 선택사항을 볼 수 없는 이유는 무엇입니까?

IBM Cloud Object Storage는 이에 대한 관리 권한이 없는 사용자를 위한 추가 단계가 필요합니다. 계정 관리자는 관리자가 아닌 사용자가 프로젝트를 작성할 수 있도록 설정해야 합니다.

관리자 권한이 있고 최신 IBM Cloud Object Storage가 표시되지 않으면 서버 측 캐싱으로 인해 최신 값을 렌더링하는 데 지연이 발생할 수 있으므로 나중에 다시 시도하십시오.

IBM Knowledge Catalog

IBM Knowledge Catalog의 개념

IBM Knowledge Catalog 는 클라우드 기반 엔터프라이즈 메타데이터 저장소로, 어디에 있든 구조화된 데이터 및 구조화되지 않은 데이터를 포함한 지식 및 분석 자산을 카탈로그화하여 데이터 과학 및 AI를 촉진하기 위해 쉽게 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. 선택된 소스 유형에 대해 IBM Knowledge Catalog 는 제공된 연결에서 데이터 자산을 자동으로 발견하고 등록할 수 있습니다. 자산이 카탈로그에 추가되면 자동으로 색인이 작성되고 분류되므로 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 스튜어드 및 비즈니스 분석가와 같은 사용자가 자산을 쉽게 찾고 이해하고 공유하고 사용할 수 있습니다. AI 기반 검색 및 권장사항은 자산 간의 관계, 자산 사용 방법 및 사용자 간의 사회적 연결에 대한 이해를 기반으로 카탈로그에서 가장 관련성이 높은 자산으로 사용자를 안내합니다.

IBM Knowledge Catalog 는 또한 올바른 데이터가 올바른 사용자에게 전달되도록 데이터 및 액세스 정책을 정의하고 적용할 수 있는 지능형의 강력한 거버넌스 프레임워크를 제공합니다.

IBM Knowledge Catalog의 비즈니스 용어를 통해 사용자는 공통 비즈니스 어휘를 작성하고 이를 자산, 정책 및 규칙에 연관시켜 비즈니스 도메인과 기술 자산 간의 브릿지를 제공할 수 있습니다.

카탈로그와 프로젝트의 차이점은 무엇입니까?

카탈로그는 엔터프라이즈 전체에서 자산을 공유하는 곳입니다. 프로젝트는 보다 작은 팀 내에서 자산에 대한 작업을 수행하는 곳입니다. 엔터프라이즈 카탈로그에는 수백 명의 사용자와 공유되는 수천 개의 자산이 있을 수 있습니다. 프로젝트는 인공지능 모델 개발이나 데이터 준비와 같은 특정 목표를 위해 몇 가지 에셋으로 작업하는 공동 작업자 팀을 위해 설계된 것으로, watsonx.ai Studio를 사용하여 작업할 수 있습니다.

어떤 데이터 소스 및 자산 유형이 지원됩니까?

IBM Knowledge Catalog 는 클라우드 또는 온프레미스 데이터 소스 유형에 대한 50개이상의 커넥터를 지원합니다. 커넥터를 참조하십시오.

IBM Knowledge Catalog 는 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터, 모델 및 노트북과 같은 기타 자산 유형도 지원합니다.

대용량 파일을 카날로그에 로드하는 방법은 무엇입니까?

IBM Knowledge Catalog에서 5GB보다 큰 데이터 파일을 카탈로그로 로드할 수 없습니다. 카탈로그에 5GB보다 큰 파일을 추가하려면 IBM Cloud Object Storage에 해당 파일을 업로드한 후 이를 연결된 데이터 자산으로 추가하십시오.

내 데이터를 IBM Knowledge Catalog로 이동해야 합니까?

아니오, 모든 데이터를 기존 저장소에 보관하거나 카탈로그와 연관된 IBM Cloud Object Storage에 로컬 파일을 업로드할 수 있습니다. 선택은 사용자의 몫입니다.

IBM Knowledge Catalog 는 자산의 메타데이터만 저장하고 관리합니다.

카탈로그에 있을 수 있는 최대 자산 수는 얼마입니까?

모든 카탈로그에서 보유할 수 있는 자산의 수는 플랜에 따라 다릅니다.

Lite 플랜: 연결 및 무제한 연결 자산 이외의 50개의 자산
표준 계획 (2022년 5월 2일시작): 무제한 자산
엔터프라이즈 번들 계획 (2022년 5월 2일시작): 무제한 자산

2022년 5월 2일 이전에 플랜을 프로비저닝한 경우 다음과 같은 한계가 있습니다.

레거시 표준 플랜: 500개의 자산
레거시 엔터프라이즈 플랜: 무제한 자산
레거시 Professional 플랜: 무제한 자산

IBM Knowledge Catalog 오퍼링 플랜을 참조하십시오.

IBM Knowledge Catalog 가 정책 서비스를 제공합니까?

IBM Knowledge Catalog 에는 정책 및 수행된 조치를 기반으로 결과를 판별하는 자동화된 정책 적용 엔진이 포함되어 있습니다. IBM Knowledge Catalog를 사용하여 시스템 내에서 정책을 설정하고 정의된 정책을 기반으로 데이터에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다.

IBM Knowledge Catalog 에서 분류 서비스를 제공합니까?

데이터 보호 규칙 적용으로 작성된 통제 카탈로그의 경우, IBM Knowledge Catalog 는 카탈로그에 추가될 때 관계형 데이터 자산의 열을 자동으로 분류합니다. 이름, 이메일, 우편 주소, 신용 카드 번호, 운전 면허증, 정부 식별 번호, 생년월일, 인구 통계 정보, DUNS 번호 등 열에 대한 160개 이상의 데이터 클래스가 제공됩니다. 데이터 보호 규칙이 적용되지 않은 관리되지 않는 카탈로그의 경우 사용자가 관계형 데이터 자산을 분류하거나 프로파일링하도록 선택할 수 있지만 자산이 자동으로 분류되지는 않습니다. 카탈로그는 구조화되지 않은 데이터 자산도 프로파일링합니다. 프로파일 자산을 참조하십시오.

IBM Knowledge Catalog 에 데이터 논쟁 기능이 있습니까?

예, IBM Knowledge Catalog의 일부인 Data Refinery에서 데이터 준비 기능을 사용할 수 있습니다. Data Refinery는 기본 제공 오퍼레이션으로 데이터를 검색, 정리 및 변환할 수 있을 뿐만 아니라 데이터와 상호작용하고 이해하는 데 도움이 되는 차트 및 그래프와 같은 강력한 프로파일링 및 시각화 도구와 함께 제공되는 풍부한 기능을 제공합니다.

IBM Knowledge Catalog 에 정의된 데이터 액세스 및 변환 정책도 Data Refinery 에서 적용되어 통제된 카탈로그에서 시작된 민감한 데이터가 보호된 상태로 유지되도록 합니다.

다른 업무 및 역할을 수행하는 사용자를 위한 액세스 그룹을 설정할 수 있습니까?

ID 및 자산 관리(IAM) 영역에서 IBM Cloud 계정을 통해 액세스 그룹을 설정할 수 있습니다.

액세스 그룹을 설정한 후 카탈로그의 액세스 제어 페이지에서 액세스 그룹의 모든 구성원이 동일한 권한으로 카탈로그에 액세스할 수 있도록 액세스 그룹을 추가할 수 있습니다. 액세스 그룹 추가를 참조하십시오.

IBM Knowledge Catalog 가 메타데이터 저장소로 Apache Atlas를 사용합니까?

IBM Knowledge Catalog 는 메타데이터에 대해 자체 로컬 저장소를 사용합니다.

IBM Knowledge Catalog 는 성능, 가동 시간 및 확장성에 대한 플랫폼 요구사항을 충족할 수 있는 클라우드 네이티브 지속성 저장소에서 실행됩니다.

데이터 보호 규칙을 작성할 때 어떤 카탈로그가 적용됩니까?

데이터 보호 규칙은 IBM Cloud 계정으로 범위가 지정되며 데이터 보호 규칙과 동일한 IBM Cloud 계정에 속하는 모든 관리 카탈로그의 자산에 적용됩니다.

데이터 보호 규칙이 외부 데이터 소스의 데이터에 영향을 줍니까?

아니오, IBM Knowledge Catalog 는 데이터를 검색하기 위한 데이터 카탈로그입니다.

데이터 보호 규칙은 카탈로그 내에서 데이터가 표시되는 방법에만 영향을 줍니다. 데이터 보호 규칙은 외부 데이터 소스에 직접 액세스하는 사용자에게 영향을 주지 않습니다.

정책 또는 기타 거버넌스 아티팩트를 추가할 수 없는 이유는 무엇입니까?

정책, 비즈니스 용어, 데이터 클래스, 규칙 및 참조 데이터 세트와 같은 거버넌스 아티팩트를 작성하려면 특수 권한이 있어야 합니다. 또한 해당 카테고리에서 아티팩트를 작성할 수 있는 권한을 제공하는 역할이 있는 카테고리의 구성원이어야 합니다. 거버넌스 아티팩트 관리를 참조하십시오.

노트북

노트북에서 사용할 라이브러리 또는 패키지를 설치할 수 있습니까?

노트북을 통해 Python 라이브러리 및 R 패키지를 설치할 수 있으며, 이러한 라이브러리 및 패키지는 동일한 환경 템플리트를 사용하는 모든 노트북에서 사용할 수 있습니다. 지시사항은 사용자 정의 또는 서드파티 라이브러리 가져오기를 참조하십시오. 라이브러리 또는 패키지를 설치할 때 누락된 운영 체제 종속 항목에 대한 오류가 발생하면 IBM 지원 센터에 문의하십시오. 노트북 내에서 설치한 사전 설치 라이브러리, 패키지 및 라이브러리와 패키지를 확인하려면 다음과 같은 적절한 명령을 실행하십시오.

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

한 노트북에 정의된 함수를 다른 노트북에서 호출할 수 있습니까?

플랫폼의 다른 노트북에서 하나의 노트북을 호출할 수 있는 방법이 없습니다. 그러나 공통 코드를 플랫폼 외부의 라이브러리에 넣은 후 설치할 수 있습니다.

임의의 노트북 확장 기능을 추가할 수 있습니까?

아니오, 모든 노트북 확장이 사전 설치되어야 하므로 임의의 확장을 사용자 정의로 추가하여 노트북 기능을 확장할 수 없습니다.

노트북의 CSV 파일에서 데이터에 어떻게 액세스합니까?

CSV 파일을 객체 저장소에 로드한 후, 열린 노트북에서 코드 조각 아이콘 ' '을 클릭하고 데이터 읽기를 클릭한 다음 프로젝트에서 CSV 파일을 선택해 데이터를 로드합니다. 그런 다음 노트북에서 빈 코드 셀을 클릭하고 생성된 코드를 삽입하십시오.

노트북의 압축 파일에서 데이터에 어떻게 액세스합니까?

압축 파일을 객체 저장소에 로드한 후, 열린 노트북에서 코드 조각 아이콘 ' '을 클릭하고 데이터 읽기를 클릭한 다음 프로젝트에서 압축 파일을 선택해 파일 자격 증명을 얻습니다. 그런 다음 노트북에서 빈 코드 셀을 클릭하고 셀에 신임 정보를 로드하십시오. 또는 신임 정보를 클립보드에 복사하여 노트북에 붙여넣으려면 클릭하십시오.

보안 및 신뢰성

Cloud Pak for Data as a Service는 어떻게 보호됩니까?

Cloud Pak for Data as a Service 플랫폼은 매우 안전하고 탄력적입니다. Cloud Pak for Data as a Service의 보안을 참조하십시오.

내 데이터 및 노트북이 내 협업자 외부에서 공유되지 않도록 보호되고 있습니까?

프로젝트 및 노트북에 로드되는 데이터는 안전합니다. 프로젝트의 협업자만 데이터 또는 노트북에 액세스할 수 있습니다. 각 플랫폼 계정은 Spark 및 IBM Cloud Object Storage 서비스의 개별 테넌트 역할을 합니다. 테넌트는 다른 테넌트의 데이터에 액세스할 수 없습니다.

노트북을 일반 사용자와 공유하려면 노트북에서 데이터 서비스 인증 정보를 숨기십시오. Python 및 R 언어의 경우 # @hidden_cell 구문을 입력하십시오.

민감한 데이터가 포함된 셀을 숨기려면 구문을 입력한 후 즉시 노트북을 저장하십시오.

그런 다음에만 사용자의 작업을 공유해야 합니다.

내 노트북을 백업해야 합니까?

아니오. 노트북은 IBM Cloud Object Storage에 저장되어 운영 중단에 대비한 복원력을 제공합니다.

IBM watsonx.ai 런타임

AutoAI 실험을 실행하는 방법

샘플 데이터에서 AutoAI 실험 작성으로 이동하여 짧은 비디오를 보고 AutoAI 실험을 작성하고 실행하는 방법을 확인한 후 학습서에 따라 자체 샘플을 설정하십시오.

자동화된 모델 빌딩에 사용할 수 있는 것은 무엇입니까?

AutoAI 그래픽 도구는 자동으로 데이터를 분석하고 예측 모델링 문제점에 맞게 사용자 정의된 후보 모델 파이프라인을 생성합니다. 이러한 모델 파이프라인은 AutoAI 가 데이터 세트를 분석하고 문제점 설정에 가장 적합한 데이터 변환, 알고리즘 및 매개변수 설정을 발견할 때 반복적으로 작성됩니다. 결과는 리더보드에 표시되며 문제점 최적화 목표에 따라 자동으로 생성된 모델 파이프라인을 표시됩니다. 자세한 내용은 AutoAI 개요를 참조하십시오.

기계 학습 모델에 지원되는 프레임워크와 라이브러리는 무엇입니까?

널리 사용되는 도구, 라이브러리, 프레임워크를 사용하여 IBM watsonx.ai 런타임을 통해 머신 러닝 모델을 학습하고 배포할 수 있습니다. 지원되는 프레임워크 주제는 지원되는 버전 및 기능과 중단되도록 스케줄된 사용되지 않는 버전을 나열합니다.

API 키의 개념

API 키를 사용하면 여러 서비스에서 사용할 수 있는 CLI 또는 API를 사용하는 경우 쉽게 인증할 수 있습니다. API 키는 액세스 권한을 부여하는 데 사용되므로 기밀로 간주됩니다. 사용자의 API 키를 가진 누군가가 사용자의 서비스를 위장할 수 있으므로 모든 API 키를 비밀번호처럼 다루십시오.

Watson OpenScale

Watson OpenScale이란?

IBM Watson OpenScale은 AI 모델의 결과를 추적하고 측정하며, 모델이 빌드되거나 실행되는 위치에 관계없이 공정하고, 설명 가능하며 순응 상태로 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다. Watson OpenScale은 AI 모델이 생산 단계에 있을 때 정확도 드리프트를 감지하고 정정하는 데에도 도움이 됩니다.

Watson OpenScale 가격은 얼마입니까?

표준 가격 플랜은 설명 가능성에 대한 페이로드, 피드백 행 또는 트랜잭션 수에 대한 제한 없이 모델당 정액 요금을 부과합니다. 최신 정보는 IBM Cloud 카탈로그에서 제공됩니다.

Watson OpenScale 무료 평가판이 있습니까?

Watson OpenScale은 무료 평가판을 제공합니다. 가입하려면 Watson OpenScale 웹 페이지를 참조하고 지금 시작하기를 클릭하십시오. 원하면 free 플랜을 사용할 수 있습니다(매달 새로 고쳐지는 월별 사용량 제한이 적용됨).

Watson OpenScale은 IBM Cloud Pak for Data에서도 사용 가능합니까?

Watson OpenScale은 IBM Cloud Pak for Data에 포함된 서비스 중 하나입니다.

정수 데이터 유형에서 카테고리 데이터 유형으로 예측 열을 변환하려면 어떻게 해야 합니까?

공정성 모니터의 경우, 예측 열은 예측 레이블이 카테고리형인 경우에도 정수의 숫자 값만 허용합니다. 정수가 아닌 카테고리형 기능을 구성하는 방법은 무엇입니까? 수동 변환이 필요합니까?

훈련 데이터에는 "Loan Denied", "Loan Granted"와 같은 클래스 레이블이 포함되어 있습니다. IBM watsonx.ai 런타임 점수 엔드포인트에서 반환되는 예측 값은 "0.0", "1.0" 등의 값을 갖습니다. 스코어링 엔드포인트에도 예측에 대한 텍스트 표현을 포함하는 선택적 열이 있습니다. 예를 들어, prediction=1.0인 경우 predictionLabel 열에 "Loan Granted" 값이 있을 수 있습니다. 이런 열이 사용 가능하고 모델에 대한 선호 및 비선호 출력을 구성하려면 문자열 값 "Loan Granted" 및 "Loan Denied"를 지정하십시오. 이런 열을 사용할 수 없으면 선호 및 비선호 클래스에 대해 1.0, 0.0의 정수/배정도 값을 지정해야 합니다.

IBM watsonx.ai Runtime에는 출력 스키마라는 개념이 있으며, 이는 IBM watsonx.ai Runtime 채점 엔드포인트의 출력 스키마와 다양한 열에 대한 역할을 정의합니다. 역할은 예측 값을 포함하는 열, 예측 확률을 포함하는 열, 클래스 레이블 값 등을 식별하는 데 사용됩니다. 출력 스키마는 모델 빌더를 사용하여 작성된 모델에 대해 자동으로 설정됩니다. IBM watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트를 사용하여 설정할 수도 있습니다. 사용자는 예측의 문자열 표시를 포함하는 열을 정의하기 위해 출력 스키마를 사용할 수 있습니다. 열에 대한 modeling_role을(를) 'decoded-target'으로 설정하십시오. watsonx.ai 런타임 Python 클라이언트 라이브러리 문서]를 읽어보세요. "OUTPUT_DATA_SCHEMA"를 검색하여 OUTPUT_DATA_SCHEMA를 매개변수로 승인하는 store_model API를 사용하기 위한 출력 스키마 및 API에 대해 이해할 수 있습니다.

Watson OpenScale가 훈련 데이터에 액세스해야 하는 이유는 무엇입니까?

사용자는 Db2 또는 Watson OpenScale에 저장되어 있는 훈련 데이터에 대한 액세스를 IBM Cloud Object Storage에 제공하거나, 훈련 데이터에 액세스하는 노트북을 실행해야 합니다.

Watson OpenScale은 다음 이유로 사용자의 훈련 데이터에 대해 액세스해야 합니다.

대조 설명을 생성하기 위해: 설명을 생성하려면 훈련 데이터의 중앙값, 표준 편차, 고유값과 같은 통계에 대한 액세스가 필요합니다.
훈련 데이터 통계를 표시하기 위해: 편향성 세부사항 페이지를 채우기 위해서는 Watson OpenScale은 통계를 생성할 훈련 데이터가 있어야 합니다.
드리프트 감지 모델을 빌드하기 위해: 드리프트 모니터는 훈련 데이터를 사용하여 드리프트 감지를 작성하고 측정합니다.

노트북 기반 접근법에서는 Watson OpenScale에서 배치 구성 시에 사용자가 통계 및 기타 정보를 업로드한다고 가정합니다. Watson OpenScale은 사용자 환경에서 실행되는 노트북 외부의 훈련 데이터에 더 이상 액세스 권한이 없습니다. 구성 중에 업로드된 정보에만 액세스할 수 있습니다.

공정성 스코어가 100 퍼센트를 넘는 경우는 어떤 의미입니까?

공정성 구성에 따라 공정성 스코어는 100 퍼센트를 초과할 수 있습니다. 모니터하는 그룹이 참조 그룹에 비해 상대적으로 더 "공정한" 출력임을 나타냅니다. 기술적으로 모델은 정반대로 불공평하다는 의미입니다.

Watson OpenScale을 사용하여 모델 편향성을 완화하는 방법은 무엇입니까?

Watson OpenScale에서 편향성 제거 기능은 엔터프라이즈 등급입니다. 매우 강력하고 스케일링 가능하며 다양한 모델을 처리할 수 있습니다. Watson OpenScale에서 편향성 제거는 다음과 같은 두 단계 프로세스로 구성됩니다. 학습 단계: 편향성 방식으로 작동할 시 고객 모델 작동을 학습합니다.

애플리케이션 단계: 고객 모델이 특정 데이터 점에서 편향성 방식으로 작동하는지 식별하고 필요한 경우 편향성을 수정합니다. 자세한 정보는 편향성 제거 옵션을 참조하십시오.

인종 및 성별과 같은 민감한 속성에서 모델 편향성을 확인할 수 있습니까(모델이 해당 속성에서 훈련되지 않은 경우도 포함)?

예. 최근에 Watson OpenScale은 "간접 편향성 감지"라고 하는 혁신적인 기능을 제공하였습니다. 이를 사용하여 모델이 민감한 속성에 대해 간접적으로 편향성을 나타내고 있는지 감지하십시오. 모델이 해당 속성에서 훈련되지 않은 경우도 포함됩니다.

회귀 기반 모델에 대한 편향성을 완화할 수 있습니까?

예. Watson OpenScale을 사용하여 회귀 기반 모델에서 편향성을 완화할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려는 경우에는 추가 구성이 필요하지 않습니다. 회귀 모델에 대한 편향성 완화는 모델이 편향성을 표시할 때 즉시 수행됩니다.

Watson OpenScale에서 편향성을 제거하는 다른 메소드는 무엇입니까?

활성 편향성 제거 및 수동 편향성 제거 모두를 편향성 제거에 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 편향성 제거 옵션을 참조하십시오.

모델 구성 시에는 훈련 데이터 위치 정보가 필요하며 옵션은 Cloud Object Storage 및 Db2입니다. 데이터가 Netezza에 있는 경우 Watson OpenScale은 Netezza를 사용할 수 있습니까?

이 Watson OpenScale 노트북을 사용하여 Netezza에서 데이터를 읽고 훈련 통계 및 드리프트 감지 모델을 생성하십시오.

모델에 대해 작성된 업데이트를 Watson OpenScale 참조하지 않는 이유는 무엇입니까?

Watson OpenScale은 모델 자체가 아닌 모델 배치에서 작동합니다. 배치를 새로 작성한 후 이 새 배치를 Watson OpenScale에서 새 구독으로 구성해야 합니다. 이런 배열로 두 모델 버전을 비교할 수 있습니다.

기계 학습 모델 사용에 연관된 다양한 위험의 종류는 무엇입니까?

기계 학습 모델에 연관된 다양한 위험 종류(예: 드리프트라고도 하는 입력 데이터의 임의 변경)로 인해 모델은 의사결정이 부정확하게 되고 비즈니스 예측에도 영향이 있게 됩니다. 훈련 데이터는 편향성이 없도록 정리할 수 있지만, 런타임 데이터 때문에 모델이 편향되게 동작할 수 있습니다.

기존 통계 모델은 해석 및 설명이 더 단순하지만 기계 학습 모델 출력을 설명할 수 없어 모델 사용 시 심각한 위험에 노출될 수 있습니다.

자세한 정보는 모델 위험 관리를 참조하십시오.

내 모델이 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 Watson OpenScale 대시보드를 계속 모니터링해야 합니까?

아니오, Watson OpenScale에서 프로덕션 모델 배치에 대한 이메일 경보를 설정할 수 있습니다. 위험 평가 테스트가 실패할 때마다 이메일 경보를 수신한 후 문제를 확인하고 해결할 수 있습니다.

Watson OpenScale에서 품질 메트릭 계산에 사용되는 데이터는 무엇입니까?

수동으로 레이블링된 피드백 데이터 및 이 데이터에 대해 모니터된 배치 응답을 사용하는 품질 메트릭이 사용됩니다.

Watson OpenScale에서 구성 중 'ROC 아래 영역' 이외의 메트릭에 대해 임계값을 설정할 수 있습니까?

아니오, 현재 임계값은 'ROC 아래 영역' 메트릭에 대해서만 설정할 수 있습니다.

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어떻게 Cloud Pak for Data as a Service에 가입할 수 있습니까?

Cloud Pak for Data as a Service를 무료로 시험 사용해 볼 수 있습니까?

watsonx.ai Studio 무료 버전은 어떻게 받을 수 있나요?