手動設定を使用して、機械学習モデルの評価を構成することができます。 手動セットアップでは、データベースやデプロイメント スペースなどの既存の資産を使用できます。 また、配置の環境タイプ(プリプロダクションまたはプロダクション)を選択することもできます。 自動セットアップとは異なり、手動セットアップでは、モデルの評価を実証するためのサンプル資産はインストールされません。
手動セットアップの実行
手動セットアップを開始するには、以下のステップを実行します。
- アカウントから Watson OpenScale を開始します。
- 手動セットアップ オプションを選択してください。
「システム・セットアップ」 ページが開きます。 手動セットアップを完了するには、以下のセクションで説明するステップを実行する必要があります。
データベース接続の追加
モデルトランザクションとモデル評価結果を保存するデータベースに接続する。 無料のライト・プラン・データベース を使用して開始できます。 また、既存のEDB PostgresまたはDb2データベースがあれば、それを使ってモデルを評価することもできます。 また、新しいデータベースを購入することもできます。
以下の手順に従って、モデル評価用のデータベース接続を追加してください：
データベース タブが「システム・セットアップ」ページで開いていることを確認します。 「編集」
アイコンをクリックします。データベース・タイプを選択してください：
データベースを無料で使用するには、リストから 「無料のライト・プラン・データベース」 を選択します。
既存のデータベースを使用するには、以下のいずれかのオプションを選択します。
a. Databases for EDB'
b. Db2
c. Db2 Warehouse新規データベースを購入するには、 データベースの購入をクリックしてください。
データベース接続の詳細を入力し、 「保存」をクリックします。
制限事項
- データベースとIBM watsonx.aiRuntime インスタンスは、同じアカウントでデプロイする必要があります。
- EDB PostgresまたはDb2データベースを使用して、モデル関連のデータ（フィードバック・データ、スコアリング・ペイロード）や計算されたメトリクスを保存できます。 Db2 の Lite プランは現在サポートされていません。
- 無料のライト・プラン・データベースは GDPR に準拠していません。 モデルで個人情報 (PII) を処理する場合は、GDPR の規則に準拠している新しいデータベースを購入するか、GDPR の規則に準拠している既存のデータベースを使用しなければなりません。
機械学習プロバイダーのセットアップ
プリプロダクション環境やプロダクション環境など、機械学習環境に保存されているデプロイ済みモデルに接続できます。 モデル評価には以下の機械学習サービスプロバイダーをご利用いただけます：
- watsonx.aiランタイム
- Amazon SageMaker
- Microsoft Azure ML Studio
- Microsoft Azure ML Service
カスタム・サービス環境を使用することもできます。
モデル評価のために機械学習プロバイダーに接続するには、以下の手順に従ってください：
- 「機械学習プロバイダー」 セクションで、 「機械学習プロバイダーの追加」をクリックします。
- オプション: デフォルト名を変更するには、 「機械学習プロバイダー」の横にある 「編集」 アイコンをクリックします。
- オプション: 説明を入力するには、 「説明」の横にある 「編集」 アイコンをクリックします。
- 接続情報を入力するには、 「接続」の横にある 「編集」 アイコンをクリックします。
- 「サービス・プロバイダー」 を選択し、接続の詳細を指定します。
- 保存 をクリックします。
ユーザーとロールの管理
モデル評価にアクセスできるユーザーを追加し、ロールを割り当てて、そのユーザーがどのタスクを完了できるかを決定する必要があります。
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