Gouvernance des modèles externes

A l'aide du service watsonx.governance ou AI Factsheets , activez la gouvernance pour les modèles créés dans des blocs-notes ou en dehors de Cloud Pak for Data. Suivez les résultats des évaluations de modèle et les détails de modèle dans les fiches de données.

En plus de gouverner des modèles entraînés à l'aide de Watson Machine Learning, vous pouvez gouverner des modèles créés à l'aide d'outils tiers tels que Amazon Web Services ou Microsoft Azure. Pour obtenir la liste des fournisseurs pris en charge, voir Fournisseurs d'apprentissage automatique pris en charge. De plus, les modèles qui sont développés dans des blocs-notes sont considérés comme des modèles externes, de sorte que vous pouvez utiliser des AI Factsheets pour régir les modèles que vous développez, déployez et surveillez sur des plateformes autres que Cloud Pak for Data.

Utilisez les évaluations de modèle fournies avec watsonx.governance pour mesurer les métriques de performance d'un modèle que vous avez importé d'un fournisseur externe. Capturez les faits dans des fiches d'information pour le modèle et les métriques d'évaluation dans le cadre d'un cas d'utilisation d'IA. Utilisez les données suivies dans le cadre de votre stratégie de gouvernance et de conformité.

Avant de commencer

Avant de commencer, assurez-vous que vous, ou un utilisateur disposant du rôle d'administrateur, effectuez les opérations suivantes:

  • Activez le suivi des modèles externes dans un inventaire.
  • Affectez un propriétaire pour le stock.

Pour plus d'informations, voir Gestion des inventaires.

Préparation au suivi des modèles externes

Ces points constituent un aperçu du processus de préservation des faits pour un modèle externe.

  • Les modèles externes sont répertoriés sous Tous les actifs IA dans le menu de navigation principal.
  • Vous pouvez utiliser l'API dans un bloc-notes de modèle pour sauvegarder un actif de modèle externe dans un inventaire.
  • Associez l'actif de modèle externe à un cas d'utilisation d'IA dans l'inventaire pour commencer à préserver les faits. Outre les métadonnées de modèle, les nouvelles zones External model identifier et External deployment identifier décrivent comment les modèles et les déploiements sont identifiés dans les systèmes externes, par exemple: AWS ou Azure.
  • Vous pouvez également ajouter automatiquement des modèles externes à un inventaire lorsqu'ils sont évalués dans watsonx.governance. L'inventaire de destination est établi conformément aux règles suivantes:
    • Le modèle externe est créé dans le Platform assets catalog si son modèle de développement correspondant existe dans le Platform assets catalog ou s'il n'existe aucun modèle de développement créé dans un inventaire.
    • Si le modèle de développement correspondant est créé dans un inventaire à l'aide du client Python , le modèle est créé dans cet inventaire.

Association d'un actif de modèle externe à un cas d'utilisation d'IA

Le suivi automatique des modèles externes ajoute tous les modèles externes qui sont évalués dans watsonx.governance à l'inventaire dans lequel se trouve le modèle de temps de développement. Une fois que le modèle se trouve dans l'inventaire, vous pouvez associer un actif de modèle externe à un cas d'utilisation en procédant comme suit:

  • Utilisez l'API pour sauvegarder l'actif de modèle externe dans un inventaire à l'aide d'un programme à partir d'un bloc-notes. L'actif de modèle externe peut ensuite être associé à un cas d'utilisation d'IA.
  • Associez le modèle externe créé avec l'évaluation Watson OpenScale à un cas d'utilisation d'IA.

Création d'un actif de modèle externe avec l'API

  1. Créez un modèle dans un cahier.
  2. Enregistrez le modèle. Par exemple, vous pouvez enregistrer dans un S3 seau.
  3. Utilisez l'API pour créer un actif de modèle externe (une représentation du modèle externe) dans un inventaire. Pour plus d'informations sur les commandes API qui interagissent avec l'inventaire, consultez la documentation IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT.

Enregistrement d'un actif de modèle externe avec un inventaire

  1. Ouvrez l'onglet Actifs dans l'inventaire où vous souhaitez suivre le modèle.
  2. Sélectionnez l'actif de modèle externe que vous souhaitez suivre.
  3. Revenez à l'onglet Actifs de l'inventaire et cliquez sur Ajouter au cas d'utilisation de l'IA.
  4. Sélectionnez un cas d'utilisation d'IA existant ou créez-en un nouveau.
  5. Suivez les invites pour enregistrer les détails dans l'inventaire.

Enregistrement d'un modèle externe à partir de Watson OpenScale

Si vous validez un modèle externe dans Watson OpenScale, vous pouvez associer un modèle externe à un cas d'utilisation d'IA pour suivre les faits de cycle de vie.

  1. Ajoutez un modèle externe au tableau de bord OpenScale .
  2. Si vous avez déjà défini un cas d'utilisation d'IA avec l'API, le système reconnaît l'association de cas d'utilisation.
  3. Lorsque vous créez et surveillez un déploiement, les faits sont enregistrés avec le cas d'utilisation associé. Ces faits s'affichent dans l'étape Validate ou Operate, en fonction de la manière dont vous avez classifié le fournisseur d'apprentissage automatique pour le modèle.

Remplissage du cas d'utilisation de l'IA

Lorsque des faits sont enregistrés pour un actif de modèle externe, ils sont associés au pilier qui représente leur phase dans le cycle de vie, comme suit :

  • Si l'actif de modèle externe est créé à partir d'un bloc-notes sans déploiement, il s'affiche dans le pilier Développer.
  • Si l'actif de modèle externe est créé à partir d'un bloc-notes avec déploiement, il s'affiche dans le pilier Valider.
  • Lorsque le déploiement du modèle externe est évalué dans OpenScale, il s'affiche à l'étape Valider ou Exploiter, selon la manière dont vous avez classé le fournisseur d'apprentissage automatique pour le modèle.

Affichage des faits pour un modèle externe

L'affichage des faits pour un modèle externe est légèrement différent de l'affichage des faits pour un modèle externe. Watson Machine Learning modèle. Ces règles s'appliquent :

  • Cliquez sur l'onglet Actifs du stock contenant les actifs de modèle externe pour afficher les faits.
  • Contrairement aux cas d'utilisation de modèle Watson Machine Learning , qui comportent des fiches d'informations différentes pour les modèles et les déploiements, les fiches d'informations pour les modèles externes combinent des informations pour le modèle et les déploiements sur la même page.
  • Plusieurs actifs portant le même nom peuvent être créés dans un stock. Pour les différencier les tags développement, pré-production et production sont attribués automatiquement pour refléter leur état.