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FAQ (Frequently Asked Questions)
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FAQ (Frequently Asked Questions)

Trova le risposte alle domande più frequenti su Cloud Pak for Data as a Service.

Account e configurazione

Cloud Pak for Data as a Service

Deprecazioni

Vedi Modifiche e deprecazioni del piano di servizio.

Progetti

IBM Cloud Object Storage

IBM Watson Knowledge Catalog

Notebook

Sicurezza e affidabilità

Condivisione e collaborazione

IBM Watson Machine Learning

Watson OpenScale

Account e configurazione

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 Quali regioni posso eseguire il provisioning di Cloud Pak for Data as a Service in?.

Posso provare gratuitamente Cloud Pak for Data as a Service ?

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

Come posso ottenere il massimo del runtime dal mio piano Lite di Watson Studio ?

Il piano Watson 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 visualizzare gli ambienti disponibili e il CUH richiesto, vai alla pagina del catalogo dei servizi per Watson Studio.

In quali regioni è possibile eseguire il provisioning di Cloud Pak for Data as a Service ?

Attualmente, puoi eseguire il provisioning dei servizi Cloud Pak for Data as a Service e Watson Studio, Watson Machine Learninge Watson Knowledge Catalog nelle seguenti regioni IBM Cloud :

Tuttavia, alcune regioni, diverse dalla regione di Dallas, hanno delle limitazioni. Vedere Limitazioni regionali.

Vedi IBM Cloud.

Puoi eseguire il provisioning di altri servizi da utilizzare con Watson Studio in qualsiasi regione. Vedi Creazione e gestione dei servizi IBM Cloud.

Come posso ottenere una versione gratuita di Watson 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. Fai quindi clic su Provision Watson Studio. Se non vedi l'opzione per eseguire il provisioning di Watson Studio, ne hai già eseguito il provisioning.

Puoi anche andare al catalogo dei servizi per eseguire il provisioning di un piano Lite. Apri il menu di navigazione e seleziona Services> Services catalog, quindi seleziona Watson Studio. Se non vedi il pulsante Crea per creare un piano Lite, hai già un piano Lite.

È possibile eseguire il provisioning di un solo piano Lite di Watson Studio. Vedi piani diWatson Studio.

Avrai anche bisogno dei diritti di accesso appropriati alle risorse per l'account, come descritto nei documenti IBM Cloud : Gestione dell'accesso alle risorse.

Perché il pulsante Crea è disabilitato quando provo a eseguire il provisioning di Watson Studio?

Il pulsante Crea non è disponibile se si dispone di un'istanza esistente di Watson Studio Lite nel proprio account o se non si è selezionata la casella di spunta degli accordi di licenza.

Se disponi di un piano Lite di Watson Studio, puoi creare solo una 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.

Vedi piani diWatson Studio.

Perché non sono in grado di accedere a Watson Studio?

Se non è possibile accedere a Watson Studio, verificare di soddisfare le seguenti condizioni:

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

  2. Per tale account, il provisioning del servizio Watson Studio viene eseguito tramite Catalogo IBM Cloud o Catalogo Cloud Pak for Data as a Service. L'istanza del servizio Watson Studio è elencata in RisorseIBM Cloud o nelle Istanze del servizio in Cloud Pak for Data as a Service. Se Watson Studio non è elencato, eseguire il provisioning di una nuova istanza.

  3. L'istanza del servizio Watson Studio potrebbe essere elencata in 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 Watson 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. Accedi al servizio Watson Studio che utilizza il collegamento per la regione in cui è stato eseguito il provisioning del tuo 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:

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

Per alcuni piani di offerte, puoi eseguire il provisioning dei servizi Watson Studio e Watson Knowledge Catalog in più regioni del servizio 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 a eseguire l'upgrade di Cloud Pak for Data as a Service o 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.

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. Contatta il proprietario dell'account per aggiornare il tuo 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 trovo il proprietario del mio account IBM Cloud ?

Se disponi di un account aziendale o lavori in un IBM Cloud di cui non sei proprietario, potresti dover chiedere a un proprietario dell'account di fornirti l'accesso a un catalogo o a un altro ruolo.

Per trovare il tuo proprietario dell'account IBM Cloud :

  1. Da Cloud Pak for Data as a Service, scegli Amministrazione> Accesso (IAM).
  2. Dal menu avatar, assicurati di essere nell'account giusto o cambia account, se necessario.
  3. Fare clic su Utentie individuare il nome utente con la parola owner accanto.

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

Cloud Pak for Data as a Service

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 principali sono: Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScale, Watson Knowledge Catalog, Watson Query, DataStage, Match 360e Cognos Dashboard Embedded. Puoi aggiungere altri servizi per archiviare i tuoi 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 tuo prodotto è stato modificato in Cloud Pak for Data as a Service perché hai Watson Studio, Watson Machine Learningo Watson Knowledge Catalog, oltre a un altro servizio nel catalogo dei servizi Cloud Pak for Data as a Service , come DataStage. Le funzioni, i piani e i costi dei servizi non sono cambiati.

Vedi Relazioni tra servizi Watson Studio e Watson Knowledge Catalog e Cloud Pak for Data as a Service.

Qual è la differenza tra Watson Studio e Cloud Pak for Data as a Service?

Watson Studio è un unico servizio, mentre Cloud Pak for Data as a Service è un insieme di servizi, che include Watson Studio come uno dei suoi servizi principali. Le funzioni di Watson Studio sono le stesse in entrambi i casi.

Vedi Panoramica di Cloud Pak for Data as a Service.

Qual è la differenzatra Cloud Pak for Data 4.0 e Cloud Pak for Data as a Service?

Cloud Pak for Data 4.0 è un software che devi installare e gestire, mentre Cloud Pak for Data as a Service è una serie di servizi IBM Cloud completamente gestiti da IBM.

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 Tipi di connessione.

Progetti

Dove è possibile avviare un nuovo progetto per Watson 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 Watson Studio , 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 nel progetto da Watson Studio. 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 lavorare con 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 dati e quanta automazione desideri. Per trovare lo strumento giusto, vedere Scelta dello strumento.

Perché il mio servizio IBM Analytics Engine appena creato non ha una chiave di risorsa?

Quando si crea un servizio IBM Analytics Engine da Watson Studio e si tenta di associarlo al progetto Watson Studio , viene visualizzato un messaggio che indica che il servizio Analytics Engine selezionato non dispone di una chiave di risorsa.

Attenersi alla seguente procedura per creare una chiave di risorsa per abilitare l'associazione di un servizio Analytics Engine a un progetto:

  1. Crea una credenziale del servizio wdp-writer in IBM Cloud per il tuo servizio Analytics Engine :

    1. Selezionare il servizio Analytics Engine dall'elenco di risorse sul dashboard in IBM Cloud.
    2. Fai clic su Credenziali del servizio e quindi su Nuova credenziale. Denominare la nuova credenziale wdp-writer, assegnarle il ruolo Writer e fare clic su Aggiungi.
  2. Reimpostare la password del cluster facendo clic su Gestisci e Reimposta nelle credenziali del cluster. Copiare la password visualizzata e salvarla da qualche parte. Il nome utente è clsadmin per impostazione predefinita.
  3. Associare il servizio Analytics Engine al proprio progetto Watson Studio . Dalla scheda Manage del tuo progetto, seleziona la pagina Services and integrations e nella sezione IBM Services , fai clic su Associate Service * *.
  4. Selezionare il servizio nella pagina Esistente e fornire il nome utente e password.

Ora è possibile selezionare il servizio nel proprio progetto, ad esempio per eseguire un notebook.

Nota: se un amministratore reimposta la password del cluster, sarà necessario eliminare il servizio associato da tutti i progetti, reimpostare la password del cluster e quindi riassociare il servizio.

IBM Cloud Object Storage

Cosa viene salvato in IBM Cloud Object Storage per progetti e cataloghi?

Quando si crea un progetto o un Catalogo, si specifica un IBM Cloud Object Storage e si crea un bucket dedicato a tale progetto o catalogo. Questi tipi di oggetti sono memorizzati nel bucket IBM Cloud Object Storage per il progetto o il catalogo:

  • File per gli asset di dati caricati nel progetto o nel catalogo.
  • File associati ad asset operativi, come notebook, dashboard e modelli.
  • Metadati relativi agli asset, ad esempio la descrizione dell'asset, i tag e i commenti o le revisioni.

Devo eseguire l'upgrade di IBM Cloud Object Storage quando eseguo l'upgrade dei servizi principali?

Devi eseguire l'upgrade della tua istanza IBM Cloud Object Storage solo quando esaurisci lo spazio di archiviazione. I servizi di base possono utilizzare qualsiasi piano IBM Cloud Object Storage e puoi eseguire l'upgrade di qualsiasi servizio di base o del tuo servizio IBM Cloud Object Storage in modo indipendente.

Perché non sono in grado di aggiungere archiviazione a un progetto esistente o di visualizzare la selezione di IBM Cloud Object Storage nella finestra di dialogo Nuovo progetto?

IBM Cloud Object Storage richiede un ulteriore passo 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 visualizza l'ultimo IBM Cloud Object Storage, riprovare in un secondo momento perché la memorizzazione nella cache lato server potrebbe causare un ritardo nel rendering dei valori più recenti.

Watson Knowledge Catalog

Cos' è Watson Knowledge Catalog?

Watson Knowledge Catalog è un repository di metadati aziendali basato sul cloud che ti consente di catalogare le tue conoscenze e gli asset di analisi, inclusi i dati strutturati e non strutturati ovunque si trovino, in modo che possano essere facilmente accessibili e utilizzati per alimentare la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale. Per i tipi di origini selezionate, Watson 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.

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

Attraverso i termini di business di Watson Knowledge Catalog, gli utenti possono creare un vocabolario di business comune e associarli ai propri asset, criteri e 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 progettati per un team di collaboratori per lavorare con alcuni asset per un obiettivo specifico, come lo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale o la preparazione dei dati, utilizzando Watson Studio.

Quali origini dati e tipi di asset sono supportati?

Watson Knowledge Catalog supporta oltre 50 connettori per i tipi di origine dati cloud o on premise. Vedere Tipi di connessione.

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

Come posso caricare file molto grandi nel mio catalogo?

Non puoi caricare file di dati più grandi di 5 GB nel tuo catalogo da Watson Knowledge Catalog. Per aggiungere un file più grande di 5 GB a un catalogo, caricare il file in IBM Cloud Object Storage e quindi aggiungerlo come un asset di dati connesso.

Devo spostare i dati in Watson Knowledge Catalog?

No, puoi conservare tutti i tuoi dati nei loro repository esistenti oppure puoi caricare i file locali in IBM Cloud Object Storage associati al catalogo. La scelta spetta a te.

Watson Knowledge Catalog archivia e gestisce solo i metadati degli asset.

Qual è il numero massimo di asset che posso 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 Watson Knowledge Catalog piani di offerta.

Watson Knowledge Catalog fornisce servizi di policy?

Watson Knowledge Catalog include un motore di applicazione delle politiche automatizzato che determinerà i risultati in base alle politiche e alle azioni intraprese. Watson Knowledge Catalog fornisce la possibilità di configurare le politiche all'interno del sistema e di limitare l'accesso ai dati in base alle politiche definite.

Watson Knowledge Catalog fornisce servizi di classificazione?

Per i cataloghi gestiti creati con l'applicazione della regola di protezione dati, Watson Knowledge Catalog classifica automaticamente le colonne negli asset di dati relazionali quando vengono aggiunti 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.

Watson Knowledge Catalog ha funzionalità di data wrangling?

Sì, le funzionalità di preparazione dei dati sono disponibili in Data Refinery, che fa parte di Watson Knowledge Catalog. Data Refinery fornisce una serie completa di funzioni 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 accesso ai dati definite in Watson Knowledge Catalog vengono applicate anche in Data Refinery per garantire che i dati sensibili originati da 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.

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

Watson Knowledge Catalog utilizza il proprio archivio locale per metadati.

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

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.
  • Devi scegliere IBM Cloud Object Storage quando crei un progetto. Devi configurare il proprietario dell'istanza IBM Cloud Object Storage o l'istanza IBM Cloud Object Storage per consentire la creazione del progetto.

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, Watson Knowledge Catalog è un catalogo dati per ricercare i 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.

Notebook

Posso installare librerie o pacchetti da utilizzare nei miei notebook?

Puoi installare le librerie Python e Scala e i package R tramite un notebook e tali librerie e package saranno disponibili per tutti i tuoi notebook che utilizzano lo stesso template 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 IBM facendo clic sull'icona della chat. 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: elenco pip!
  • R: installed.packages ()
  • Scala: fare clic sull'icona Informazioni blocco note , quindi fare clic su Ambiente.

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

Non è possibile richiamare un notebook da un altro notebook in Watson Studio. Tuttavia, è possibile inserire il codice comune in una libreria all'esterno di Watson Studio 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, scegliere una delle opzioni per creare un DataFrame o un'altra struttura dati dal menu Inserisci in codice sotto il nome file. Per istruzioni, consultare Carica e accedi ai dati.

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

Dopo aver caricato il file compresso nell'archivio oggetti, acquisire le credenziali del file utilizzando il menu Inserisci nel codice sotto il nome file. Quindi, utilizzare questa funzione per salvare il file dall'archivio oggetti in GPFS. L'argomento credentials è il dizionario che è stato inserito nel codice nel notebook.

Sicurezza e affidabilità

Quanto è sicuro Cloud Pak for Data as a Service?

Cloud Pak for Data as a Service sono molto sicuri e resilienti. 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 servizio Spark e nei notebook sono protetti. Solo i collaboratori del progetto possono accedere ai dati o ai notebook. Ogni account Watson Studio agisce come titolare separato dei servizi Spark e 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, R e Scala, immetti la seguente sintassi: # @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?

No. I tuoi notebook sono archiviati in IBM Cloud Object Storage, che fornisce resilienza in caso di interruzione.

Condivisione e collaborazione

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 annullare la condivisione del notebook deselezionando la casella di controllo per condividerlo. Gli aggiornamenti non vengono condivisi automaticamente. Quando si aggiorna il notebook, è possibile sincronizzare il notebook condiviso selezionando nuovamente la casella di spunta per condividerlo.

Come posso condividere il mio lavoro al di fuori di RStudio in Watson Studio?

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

Tuttavia, il metodo migliore per condividere il tuo lavoro con i membri di un progetto in Watson Studio è utilizzare i notebook nel progetto utilizzando il kernel R.

RStudio è un ottimo ambiente in cui lavorare per creare prototipi e lavorare singolarmente su progetti R, ma non è ancora integrato con progetti Watson Studio .

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

Per progettazione, 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).

IBM Watson Machine Learning

Come si esegue 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 in Watson Studio analizza automaticamente i tuoi dati e genera le pipeline del modello candidato che sono personalizzate per il tuo problema di modellazione predittiva. Queste pipeline del modello vengono create in modo iterativo quando AutoAI analizza il dataset e rileva le trasformazioni dei dati, gli algoritmi e le impostazioni dei parametri che funzionano meglio per le impostazioni dei problemi. 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, vedi Panoramica diAutoAI.

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

Puoi utilizzare strumenti, librerie e framework comuni per addestrare e distribuire i modelli di machine learning utilizzando IBM Watson Machine Learning. 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.

Posso fornire un feedback?

Sì, incoraggiamo il feedback mentre continuiamo a sviluppare questa entusiasmante gamma di servizi. Nella home page Cloud Pak for Data as a Service , fare clic sul link Condividi un'idea .

Watson OpenScale

Cos' è Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale tiene traccia e misura i risultati dei tuoi modelli di intelligenza artificiale e aiuta a garantire che rimangano 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 ?

Esiste un piano dei prezzi Standard che 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 per IBM Cloud Pak for Data.

Come convertire una colonna di previsione da un tipo di dati intero a un tipo di dati categoriale?

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 previsione restituito dall'endpoint di calcolo del punteggio IBM Watson Machine Learning 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 di 1.0, 0.0 per le classi favorevoli e sfavorevoli.

IBM Watson Machine Learning ha un concetto di schema di output che definisce lo schema dell'output dell'endpoint di calcolo del punteggio di IBM Watson Machine Learning 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, ecc. Lo schema di output viene impostato automaticamente per i modelli creati utilizzando il builder di modelli. Può essere impostato anche utilizzando il client IBM Watson Machine Learning 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'. La documentazione per il client IBM Watson Machine Learning Python è disponibile all'indirizzo: http://wml-api-pyclient-dev.mybluemix.net/#repository. 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?

Devi fornire l'accesso Watson OpenScale ai dati di formazione memorizzati in Db2 o IBM Cloud Object Storageoppure devi eseguire un Notebook per accedere ai dati di formazione.

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

  • Per 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 addestramento.
  • 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 addestramento 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 di correttezza può superare il 100%. Ciò significa che il gruppo monitorato sta ottenendo risultati relativamente più "equi" rispetto al gruppo di riferimento. Tecnicamente significa che il modello è ingiusto 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, vedi Informazioni su come funziona l'annullamento della distorsione e 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. Per ulteriori informazioni, vedi Comprensione del funzionamento dell'annullamento della distorsione.

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 configurare avvisi email per le distribuzioni del modello di produzione in Watson OpenScale, in modo da ricevere avvisi email ogni volta che un test di valutazione del rischio non riesce, quindi è possibile verificare i problemi e risolverli.

In che modo IBM OpenPages e Watson OpenScale sono correlati nell'arena generale della gestione del rischio del modello?

IBM offre una soluzione di gestione dei rischi modello end-to-end con IBM Watson OpenScale e IBM OpenPages with Watson. IBM OpenPages MRG offre la governance dei rischi dei modelli per memorizzare e gestire un inventario dei modelli completo. IBM Watson OpenScale monitora e misura i risultati dei modelli AI per l'intero ciclo di vita e convalida i modelli.

Per ulteriori informazioni, vedi Configure model governance with IBM OpenPages MRG .

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'.

Argomento principale: Cloud Pak for Data as a Service